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文檔簡介
1、隨著生活水平的提高,人們對健康的關(guān)注度也在提高,睡眠在人體生理活動中的占比很大,其基本生理參數(shù)指標(biāo)將大大影響人們對自己身體狀態(tài)的預(yù)知和預(yù)判。因此,設(shè)計與研究一種生理參數(shù)提取設(shè)備實(shí)現(xiàn)對人體睡眠中的生理參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測,并通過該設(shè)備進(jìn)行人體生理參數(shù)提取與分析,顯得尤為重要。
本文所涉及的人體生理參數(shù)提取設(shè)備主要是針對人體的睡眠過程,硬件方面需考慮到設(shè)備的可靠性、便攜性與耐用性,算法方面兼顧準(zhǔn)確性、自適應(yīng)性與時效性,提出了設(shè)備的整體設(shè)計
2、方案,包括前端模擬電路設(shè)計、數(shù)字信號處理、后端信號輸出等多重模塊。提出了設(shè)備中機(jī)械結(jié)構(gòu)部分的方案,選擇了一種合適的信號采集傳感器進(jìn)行信號采集,保證目標(biāo)信號被完全采集到。
硬件電路方案設(shè)計過程中,本文考慮到了壓電薄膜采集到的信號較為微弱,設(shè)計了前端放大濾波電路,同時綜合考慮不同人體帶來的個體差異,將前置可變增益放大電路,大大提高了后續(xù)信號處理過程中的效率。此外,還針對所選擇的低功耗高性能芯片,進(jìn)行了芯片外圍電路、充電電路、藍(lán)牙模
3、塊等多個電路的設(shè)計,最終實(shí)現(xiàn)了PCB實(shí)驗(yàn)板的設(shè)計與開發(fā)。
綜合EEMD算法的諸多優(yōu)勢,通過對停止準(zhǔn)則的研究,本文提出了基于固定“篩”停止準(zhǔn)則的EEMD算法進(jìn)行信號分離,提高了算法的時效性;同時考慮到心跳信號較微弱,本文使用了兩次EEMD分解,提高了算法的準(zhǔn)確性。對于分離后的信號,提出了通過相關(guān)性分析的方法進(jìn)行信號的識別與提取,這種新思路可以針對不同個體的生理特征實(shí)現(xiàn)對信號的準(zhǔn)確識別,提高了算法的自適應(yīng)性。
考慮到了多
4、種工況條件,針對微體動狀態(tài)下信號特征,為了防止微體動的峰值信號對系統(tǒng)識別異常峰值信號造成干擾,避免造成誤判,綜合分析基于BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和基于ARMA的信號預(yù)測方案,本文提出了在微體動狀態(tài)下基于二次EEMD-ARMA預(yù)測的信號處理方案,能夠?qū)崿F(xiàn)對信號的準(zhǔn)確預(yù)測,提高了整體算法的準(zhǔn)確性。
本課題所設(shè)計研究的該自適應(yīng)生理參數(shù)提取設(shè)備,經(jīng)過實(shí)驗(yàn)研究證實(shí)達(dá)到了前述設(shè)計要求;通過仿真信號和實(shí)驗(yàn)信號,重點(diǎn)驗(yàn)證了所提出的對呼吸、心跳參數(shù)在兩
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