可穿戴眼鏡中脈搏和運(yùn)動信號的分析處理及應(yīng)用研究.pdf

1、目前，心血管慢性疾病和運(yùn)動性損傷開始成為導(dǎo)致人類殘疾和死亡的重要原因，已經(jīng)嚴(yán)重影響人們的生活質(zhì)量和健康水平。可穿戴式檢測技術(shù)具有便攜、保護(hù)用戶隱私等諸多優(yōu)勢，開始被研究用于監(jiān)測人體生理信號和運(yùn)動信息，并在緊急情況下為及時(shí)救護(hù)提供幫助。
　　在可穿戴眼鏡系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，論文設(shè)計(jì)了具有不同功能的生理信號分析和處理算法，論文的主要工作包括:
　　基于對脈搏信號的干擾類型分析，脈搏信號預(yù)處理算法主要包括:采用帶通濾波器對脈搏信號進(jìn)行濾

2、波，采用最小均方算法(Least Mean Square Algorithm，LMS)去除運(yùn)動偽影，采用三次樣條插值算法去除基線漂移。
　　基于改進(jìn)的極大值法計(jì)算脈率，主要包括主波波峰檢測和滑動平均處理兩個(gè)模塊。首先，尋找極大值，確定極大值均值閾值法，設(shè)置相鄰波峰最小間距差;其次，根據(jù)極大值均值閾值法尋找第一個(gè)主波波峰，利用最小間距差和極大值均值閾值法確定其后的主波波峰;若極大值不是主波波峰，則更新極大值平均值，然后利用主波波峰計(jì)

3、算脈率，對各段脈率進(jìn)行滑動平均處理。
　　基于方差閾值法對日常生活動作進(jìn)行識別，主要包括方差計(jì)算、閾值設(shè)置和加權(quán)判斷三個(gè)模塊。首先計(jì)算前后與豎直方向加速度信號的方差;其次設(shè)置站立、慢走、快走和跑步動作下的方差閾值，得出前后和豎直兩方向的單軸識別結(jié)果;然后通過所設(shè)定兩個(gè)加速度方向的加權(quán)系數(shù)求得最終的動作參數(shù)，得到綜合識別結(jié)果。
　　基于改進(jìn)的峰值檢測算法對有效步伐進(jìn)行檢測，主要包括加權(quán)濾波、峰值判斷和步伐檢測三個(gè)模塊。首先，對