本文關(guān)鍵詞：基于加速度和脈搏波的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別和心率檢測(cè)算法研究

  更多相關(guān)文章： 心率 脈搏波 加速度信號(hào) 可穿戴式設(shè)備

【摘要】：心率是人體重要的生理參數(shù),運(yùn)動(dòng)心率可以有效的評(píng)估運(yùn)動(dòng)效果。最近華為小米等公司都相繼開(kāi)發(fā)了穿戴式腕表或者手環(huán),運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的識(shí)別和運(yùn)動(dòng)心率檢測(cè)是這些腕表最重要的健康功能。這些設(shè)備都通過(guò)對(duì)人體加速度信號(hào)和脈搏波信號(hào)的分析來(lái)實(shí)現(xiàn)心率檢測(cè)。然而這些腕表的運(yùn)動(dòng)下心率識(shí)別的準(zhǔn)確性有待提高。針對(duì)這些現(xiàn)狀,本文擬對(duì)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別算法和心率檢測(cè)算法進(jìn)行研究。本文首先設(shè)計(jì)了一款實(shí)驗(yàn)用的心率腕表,該腕表可以采集三軸加速度信號(hào)和兩通道的脈搏波信號(hào),該設(shè)備作為后續(xù)算法研究的基礎(chǔ)。隨后論文基于公開(kāi)數(shù)據(jù)庫(kù)開(kāi)發(fā)了一套基于加速度信號(hào)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別算法。算法提取加速度信號(hào)的時(shí)域特征、頻域特征和時(shí)頻特征,并利用SVM和決策樹(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)的識(shí)別。分析結(jié)果表明算法可以有效識(shí)別靜止、走路、跑步、跳躍、原地踏步5類動(dòng)作,決策樹(shù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別正確率超過(guò)了93%。隨后的實(shí)驗(yàn)表明基于心率腕表的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別準(zhǔn)確率為81.78%。然后進(jìn)行了心率檢測(cè)算法的研究。運(yùn)動(dòng)會(huì)引起很大幅度的脈搏波干擾,論文對(duì)各種不同的運(yùn)動(dòng)類型引起的脈搏波干擾進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)脈搏波中的干擾信號(hào)與加速度有相同的頻率成分,基于此論文提出了利用功率譜抵消技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)心率檢測(cè)。我們利用研制的腕表進(jìn)行了運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn),來(lái)驗(yàn)證算法的性能。實(shí)驗(yàn)共采集了10組安靜狀態(tài)、22組跑步狀態(tài)、21組踢足球時(shí)的數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中被試佩戴了polar心率帶,記錄的心率作為心率的標(biāo)準(zhǔn)。使用平均絕對(duì)誤差E′、誤差小于5BPM所占百分比(PE5),誤差小于10BPM所占百分比(PE10)三個(gè)指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)心率算法的準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明安靜、跑步、足球三種運(yùn)動(dòng)下E′分別是3.80BPM、6.94BPM、16.38BPM;PE5分別為76.77%,68.09%,32.06%;PE10分別為94.4%,83.5%,47.28%。結(jié)果表明在足球運(yùn)動(dòng)下,功率譜抵消技術(shù)效果不是很好。論文隨后使用獨(dú)立成分分析、經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒治�、自適應(yīng)濾波3種方法對(duì)不規(guī)律運(yùn)動(dòng)(足球)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。選擇獨(dú)立成分分析處理后的脈搏波信號(hào)計(jì)算心率,算法改進(jìn)后E′減小了1.8BPM。PE10和PE5分別提升了5.73%和3.55%。本論文提出了一種運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別算法獲得了較高的準(zhǔn)確率,設(shè)計(jì)的心率檢測(cè)算法可以在靜止和跑步下獲得較好的準(zhǔn)確率,而在不規(guī)則的踢足球等運(yùn)動(dòng)下準(zhǔn)確率有待提高,該算法有望在運(yùn)動(dòng)腕表中得到應(yīng)用。
【關(guān)鍵詞】：心率 脈搏波 加速度信號(hào) 可穿戴式設(shè)備
【學(xué)位授予單位】：北京工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R54
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-16
• 1.1 課題的研究背景和意義10-11
• 1.2 運(yùn)動(dòng)識(shí)別算法國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 心率檢測(cè)算法國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀12-14
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)14-16
• 第2章 脈搏波測(cè)量原理及系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)16-26
• 2.1 光電容積脈搏波原理16-17
• 2.2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)17-18
• 2.3 系統(tǒng)各模塊設(shè)計(jì)18-23
• 2.3.1 主控單片機(jī)18-20
• 2.3.2 加速度傳感器模塊設(shè)計(jì)20
• 2.3.3 光電容積脈搏波模塊設(shè)計(jì)20-21
• 2.3.4 電源模塊21-22
• 2.3.5 藍(lán)牙模塊22-23
• 2.3.6 顯示模塊23
• 2.4 PCB及封裝23-24
• 2.5 本章小結(jié)24-26
• 第3章 基于加速度信號(hào)的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別算法26-42
• 3.1 引言26
• 3.2 特征提取26-32
• 3.2.1 信號(hào)預(yù)處理26-27
• 3.2.2 時(shí)域特征27-29
• 3.2.3 頻域特征29-30
• 3.2.4 時(shí)頻特征30-32
• 3.3 分類器設(shè)計(jì)32-34
• 3.3.1 SVM分類器32
• 3.3.2 決策樹(shù)分類器32-34
• 3.4 SCUT-NAA識(shí)別結(jié)果以及分析34-37
• 3.4.1 基于SVM的識(shí)別結(jié)果及分析34-35
• 3.4.2 基于決策樹(shù)識(shí)別結(jié)果及分析35-37
• 3.5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)識(shí)別37-40
• 3.5.1 運(yùn)動(dòng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)37-38
• 3.5.2 實(shí)驗(yàn)識(shí)別結(jié)果及分析38-40
• 3.6 本章小結(jié)40-42
• 第4章 運(yùn)動(dòng)心率檢測(cè)算法研究42-68
• 4.1 運(yùn)動(dòng)對(duì)脈搏波干擾研究42-45
• 4.2 基于功率譜抵消技術(shù)的心率檢測(cè)算法45-50
• 4.3 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析50-61
• 4.3.1 心率采集實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)50-52
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)52-53
• 4.3.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)結(jié)果分析53-61
• 4.4 心率檢測(cè)算法優(yōu)化及結(jié)果分析61-67
• 4.4.1 脈搏波信號(hào)預(yù)處理61-66
• 4.4.2 心率檢測(cè)算法優(yōu)化后結(jié)果及討論66-67
• 4.5 本章小結(jié)67-68
• 結(jié)論68-70
• 參考文獻(xiàn)70-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文74-76
• 致謝76

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