基于可穿戴傳感器的遠(yuǎn)程健康監(jiān)護(hù)技術(shù)研究.pdf

1、隨著國(guó)內(nèi)老齡化、空巢化現(xiàn)象的日趨嚴(yán)重，老年獨(dú)居群體的日常健康保護(hù)問(wèn)題逐漸得到人們的廣泛關(guān)注，類(lèi)似移動(dòng)醫(yī)療、網(wǎng)絡(luò)醫(yī)院等新穎的遠(yuǎn)程醫(yī)護(hù)概念也逐漸被人們所了解并認(rèn)可。論文以遠(yuǎn)程健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)作為研究背景，首先分析闡述了可穿戴傳感器技術(shù)、ZigBee通信技術(shù)以及無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在遠(yuǎn)程健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)中的應(yīng)用價(jià)值。其次，論文研究了兩項(xiàng)基于可穿戴傳感器采集的重要體征參數(shù)：心電信號(hào)和人體行為狀態(tài)。根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際需求，論文對(duì)現(xiàn)有檢測(cè)算法進(jìn)行了相應(yīng)的優(yōu)化工作，在

2、計(jì)算精確度、時(shí)間復(fù)雜度等方面均取得了不錯(cuò)的改進(jìn)效果。
　　針對(duì)傳感器節(jié)點(diǎn)的功耗控制以及ECG信號(hào)的噪聲抑制問(wèn)題，論文提出了基于小波變換和短時(shí)自相關(guān)變換的動(dòng)態(tài)ECG檢測(cè)算法，以心電信號(hào)R波的類(lèi)周期特性取代傳統(tǒng)算法中QRS波段特征來(lái)作為算法研究的核心。論文提出的算法利用Mexican-hat小波對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行多尺度分解逼近，對(duì)肌電干擾、運(yùn)動(dòng)偽跡、基線漂移、工頻干擾等常見(jiàn)干擾有很好的抑制的作用。另外，考慮到傳感器節(jié)點(diǎn)的功耗控制問(wèn)題，算法

3、采用短時(shí)自相關(guān)函數(shù)提取R波的類(lèi)周期特性并進(jìn)行峰值檢測(cè)，在保證心率計(jì)算精確度的基礎(chǔ)上，有效降低了節(jié)點(diǎn)的計(jì)算復(fù)雜度。
　　最后，為了對(duì)監(jiān)護(hù)對(duì)象的身體狀態(tài)做出更準(zhǔn)確更全面的判斷，論文提出了基于多閾值判斷的跌倒檢測(cè)算法。該算法選用SMV、能量以及傾角三個(gè)跌倒特征量，并對(duì)三者的計(jì)算方法進(jìn)行了優(yōu)化，從而取代常用的單閾值跌倒檢測(cè)算法以提升跌倒檢測(cè)的精確度。最后，利用Tiny-OS平臺(tái)的 shimmer節(jié)點(diǎn)采集不同狀態(tài)下的跌倒數(shù)據(jù)，通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析驗(yàn)