【摘 要】
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随着人口老龄化及城镇化进程的加速,我国心血管病危险因素流行趋势明显,导致了心血管病的发病人数持续增加。为了避免致命的后果,需要在睡眠期间对老年人进行健康监测,以检测
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随着人口老龄化及城镇化进程的加速,我国心血管病危险因素流行趋势明显,导致了心血管病的发病人数持续增加。为了避免致命的后果,需要在睡眠期间对老年人进行健康监测,以检测心血管异常的早期征兆。监测睡眠期间的心率可以提供人体健康的关键信息。然而临床上的大多数睡眠监护方法不适用于居家长时间监测,这就需要探求一种舒适的、人体无感觉的检测方法,以实现睡眠期间的健康监测。本文主要利用嵌入式系统设计了一种智能床垫,通过传感器阵列获取人体的多种生命体征信号,使用嵌入式系统的实时处理及后台专家系统的综合分析,实现非接触式健康监测和疾病预警。本文根据传感器的分布以及用户在不同状态下的信号特征,通过分析和计算,实现了被检测者在床或离床、体动与在床位置等用户状态的判断。通过设计合理的FIR带通滤波器,将原始采样信号中低频的呼吸信号和高频噪声滤除,从而提取出标准BCG信号。分析多种基于BCG信号的心率提取算法的优缺点,在短时能量算法的基础上提出一个新的算法,使得提取出的心跳间隔更加准确,从而提高了心率的准确度。根据开发板的实际硬件电路,使用库开发的方式实现了硬件底层驱动,为非接触式健康监测系统的上层应用程序提供了基本支持。完成了整体系统的上层应用设计,实现了系统的数据收集任务、信号处理任务、数据传输任务,使得非接触式健康监测系统在开发板中稳定运行。设计相关测试用例并对非接触式健康监测系统进行测试,测试结果表明,本文提出的用户状态检测算法和心率提取算法都具有很高的准确性和可靠性。
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