【摘 要】
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心率信号和呼吸信号在一定程度上反映人体心肺功能健康状态,针对人口老龄化和人体亚健康问题日益严重的社会现状,对人体心率和呼吸进行日常监测有助于人体健康生活管理。人体振动信号采集系统可以在非接触的情况下,采集到反映心脏工作情况的心冲击图信号（Ballistocardiogram,BCG）和呼吸信号,具有成本低廉、操作便捷的优势,适用于家庭日常监护。本文致力于开发满足日常监测需求的非接触式人体生理信号监
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心率信号和呼吸信号在一定程度上反映人体心肺功能健康状态,针对人口老龄化和人体亚健康问题日益严重的社会现状,对人体心率和呼吸进行日常监测有助于人体健康生活管理。人体振动信号采集系统可以在非接触的情况下,采集到反映心脏工作情况的心冲击图信号（Ballistocardiogram,BCG）和呼吸信号,具有成本低廉、操作便捷的优势,适用于家庭日常监护。本文致力于开发满足日常监测需求的非接触式人体生理信号监测系统,完成的主要工作有:1.设计非接触式生理信号监测装置:将聚偏氟乙烯（PVDF）压电薄膜传感器改进为受力更均匀灵敏度更高的拱形结构,通过将传感装置安装在座椅下方感知振动产生的微小压力作用,完成对人体振动信号的采集;设计并搭建电荷放大电路与电压放大电路对微小振动信号进行放大;通过数据采集卡将放大后的振动信号传送至上位机软件。2.研究生理信号提取算法:研究了三种从原始振动信号中提取BCG信号的检测算法。第一种,基于希尔伯特-黄变化（HHT）算法,对寻峰算法进行改良,使模态分解结果更准确,得到的BCG信号包含五个特征点,保留振动信号更多的细节特征;第二种,基于小波阈值降噪算法,通过设定阈值,去除噪声信号成分,得到的BCG信号降噪效果明显,J峰明显,去除了其余细节;第三种,基于Butterworth滤波器的窄带滤波算法,通过设定有效的频域范围,提取到的BCG信号平滑性好,较为稳定。研究了一种呼吸信号提取方法,将积分算法与滤波相结合,消除原始信号中的噪声和BCG信号影响,可以得到平滑有效的呼吸波形。3.开发人体生理信号信号上位机监测平台:基于LabVIEW软件实现上述所有算法;从原始信号中提取出BCG信号与呼吸信号并显示波形变化;完成满足日常需求的对心率和呼吸率的实时监测,在参数异常时可以进行警示功能。4.进行对比实验:运用本系统与血氧脉搏仪同时对受试者进行心率监测,对比结果得到心率平均误差为2.013%;对受试者进行节律呼吸实验,将结果与设定呼吸率做对比,得到呼吸率平均误差为4.88%。验证了本系统可以连续对生理信号进行监测,具有良好的实用性,可以满足日常监测的需求。此外,探究了运动、进食等过程中的BCG信号变化规律,得出信号峰值与心脏每搏输出量成正相关的结论。本文开发的非接触式人体生理信号监测系统可以对生理信号进行实时、长期监测,并具有较好的实用性。
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