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非接触式睡眠状态识别算法硬件化实现

发布时间:2018-10-12 13:44
【摘要】:提出一种基于SoC并利用PVDF非接触式传感带对多维度生理信号进行实时处理的硬件化算法。从PVDF压电薄膜传感带中获取生理信号,经过前端电荷放大、滤波、ADC采样后进入可编程逻辑器件FPGA。算法采用流水线设计,提取生理信号的特征值、计算体动合成指数,通过软核处理器Nios接收硬件化计算结果,对睡眠状态进行最终识别。经实验对比验证,该算法能在19 ms内识别人体睡眠时的肢体律动、正常呼吸、呼吸暂停3种状态,极大地缩短了软件处理的时间,同时为医生诊断呼吸暂停综合症提供病理依据,在医院临床和家庭监护方面具有参考价值。
[Abstract]:A hardware algorithm for real-time processing of multi-dimensional physiological signals based on SoC and PVDF non-contact sensing band is proposed. The physiological signal is obtained from the PVDF piezoelectric thin film sensing band. After the front end charge amplification, filtering, ADC sampling, it enters the programmable logic device FPGA.. The algorithm adopts pipeline design, extracts the eigenvalue of physiological signal, calculates the volume motion synthesis index, receives the hardware calculation result through the soft core processor Nios, and finally recognizes the sleep state. The experimental results show that the algorithm can recognize the three states of limb rhythm, normal breathing and apnea during human sleep within 19 ms, which greatly shortens the processing time of software. At the same time, it provides pathological basis for the diagnosis of apnea syndrome, and has reference value in clinic and family monitoring.
【作者单位】: 武汉大学物理科学与技术学院;
【分类号】:TN79;TN911.7

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