用于精神疲勞監(jiān)測(cè)的WSN脈搏波檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、現(xiàn)代心理學(xué)和認(rèn)知神經(jīng)學(xué)的研究表明，人體在一定環(huán)境條件下，由于過(guò)于長(zhǎng)時(shí)間或過(guò)度緊張的腦力勞動(dòng)而引發(fā)的勞動(dòng)效率趨向下降的狀態(tài)，稱(chēng)為精神疲勞。受到人體自主神經(jīng)系統(tǒng)調(diào)控的脈搏波信號(hào)不僅反映了人體瞬間心血管壓力的變化，還包含著豐富的人體生理信息，并且易于長(zhǎng)時(shí)間的無(wú)創(chuàng)采集和分析，是用于評(píng)價(jià)精神疲勞程度的良好的生理指標(biāo)之一。
　　 本文基于光電容積脈搏波描記圖技術(shù)和無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了脈搏波信號(hào)的無(wú)線實(shí)時(shí)檢測(cè)并進(jìn)一步研究了與被試精神疲勞狀

2、態(tài)相關(guān)的脈搏波變化規(guī)律。在設(shè)計(jì)精神疲勞心理學(xué)實(shí)驗(yàn)的時(shí)候，本文同時(shí)考慮到了實(shí)驗(yàn)室狀態(tài)下和實(shí)際課堂2種情況，基于E-Prime軟件平臺(tái)設(shè)計(jì)了相應(yīng)的試驗(yàn)，并借鑒了FS-14疲勞量表，個(gè)人疲勞強(qiáng)度問(wèn)卷（CIS）和厭倦情緒分離問(wèn)卷，對(duì)被試及其實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了篩選，保證了實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的可靠性。
　　 整個(gè)硬件系統(tǒng)包括紅外脈搏波信號(hào)傳感模塊、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信模塊和與PC通信的串口模塊?；贚abVIEW軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)，本文自主開(kāi)發(fā)了脈搏波信號(hào)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)顯示

3、和存儲(chǔ)軟件。在信號(hào)預(yù)處理中，對(duì)比了采用哈爾（Harr）小波和多貝西（Daubechies）小波等37種小波濾波前后的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)得出，在離散小波變換下，使用Daubechies小波中的db4小波用于脈搏波小波濾波效果最好。并進(jìn)一步將信號(hào)分解為6級(jí)的db4小波，然后使用A1，D4和D5子帶重建出信號(hào)，從而實(shí)現(xiàn)了對(duì)脈搏波信號(hào)的艘間期的特征提取。
　　 本文總共采集到完整的數(shù)據(jù)共20組，其中有效數(shù)據(jù)17組。本文設(shè)計(jì)了不同的算法，可以分析時(shí)

4、域下7個(gè)特征量，頻域下welch法和AR法各9個(gè)特征量，非線性分析下龐加萊圖（Poincare Plot）中的2個(gè)特征量和去趨勢(shì)圖（DFA Plot）中的2個(gè)特征量，共29個(gè)特征量。在時(shí)域、頻域和非線性分析下，和正常狀態(tài)比較，被試在精神疲勞狀態(tài)下，本文有如下結(jié)論：采用自回歸（AR）模型法進(jìn)行功率譜估計(jì)的識(shí)別效果要優(yōu)于Welch法；時(shí)域分析下，RR Std（ms），PR Std（bpm）數(shù)值增大是一個(gè)普遍現(xiàn)象；頻域分析下，HF（％）比例上