基于RFID技术的老年人睡眠监测方法与实现

发布时间：2022-02-15 20:49

　　目前针对老年人睡眠质量监测的方法主要包括脑电信号处理及可穿戴设备检测等方式。基于脑电信号的睡眠质量监测需要采集人体的脑电信号,然而由于采集设备过于复杂,对人体活动有较大的影响。而基于可穿戴设备的睡眠质量监测需要长时间佩戴相关设备,识别不准确等因素,所以难以在日常生活中普及。本文针对上面所提到的问题,提出了利用RFID射频识别的技术实现对老年人睡眠质量的检测。使用商用的无源感知RFID读写器采集标签反射信号（相位流）,并基于相位周期性、卡尔曼滤波器等特性进行相位流的初始化;在体态信息提取方面,提取相应的体态特征分段,计算睡眠过程中每分钟的体动次数,根据统计的睡眠过程中发生的体动频率评估睡眠质量。在呼吸信息提取方面,根据呼吸过程中呼吸运动产生的规律性变化,通过反射信号获取相位值与呼吸量的对用关系,同时根据时域分割,确定每一分钟内,是否存在呼吸暂停,以此作为睡眠质量的评估依据。为了验证老年人睡眠质量监测的监测性能,本文针对体态信息建立标准的体态信息库,在此基础上进行实验验证;利用医学上呼吸暂停相关数据对呼吸信息进行评测。实验表明,基于RFID的老年人睡眠质量监测系统的平均监测准确率能够达到9... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：58 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本文的主要工作及组织结构
        1.3.1 主要工作
        1.3.2 组织结构
第二章 睡眠质量监测相关技术分析
    2.1 基于非RFID技术的呼吸检测方法
        2.1.1 基于可穿戴设备的呼吸检测方法
        2.1.2 非接触式呼吸检测方法
    2.2 基于RFID信号的睡眠质量监测方法
        2.2.1 基于相位的呼吸信号分析方法
        2.2.2 基于RSSI的体态分析方法
    2.3 本章小结
第三章 呼吸和体动信号处理获取与处理
    3.1 睡眠质量监测中的主要生理信号
        3.1.1 呼吸信号
        3.1.2 体动信号
    3.2 睡眠质量监测中生理信号获取
        3.2.1 RFID系统组成
        3.2.2 RFID反向散射通信技术分析
        3.2.3 RFID标签反射信号特征研究
    3.3 相位信息预处理
        3.3.1 相位解缠
        3.3.2 平滑处理
        3.3.3 对于多径效应处理
    3.4 基于径向基函数神经网络的呼吸信号处理
        3.4.1 相位预处理与提取
        3.4.2 还原位移差
        3.4.3 径向基函数神经网络
    3.5 基于RSSI的体动信号处理
        3.5.1 RSSI体动监测误差来源分析
        3.5.2 RSSI常用滤波处理方法
        3.5.3 基于距离-损耗模型的体动算法
        3.5.4 多普勒频移效应分析
        3.5.5 基于加速度的体动识别
    3.6 本章小结
第四章 老年人睡眠质量监测系统实现
    4.1 系统功能及框架概述
    4.2 系统实现
        4.2.1 系统软硬件介绍
        4.2.2 多阅读器监听实现
        4.2.3 监听数据保存实现
        4.2.4 Mat Lab部分实现
        4.2.5 环境部署
        4.2.6 系统展示
    4.3 本章小结
第五章 实验及分析
    5.1 方法概述
        5.1.1 睡眠分期方法
        5.1.2 呼吸暂停识别
    5.2 实验数据获取
    5.3 睡眠质量分析
第六章 总结与展望
    6.1 论文总结
    6.2 展望
参考文献
附录1 攻读硕士期间申请的专利
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于RSSI的定位技术中数据预处理的滤波算法[J]. 曹子腾,郭阳,赵正旭.  电脑编程技巧与维护. 2020(01)
[2]一种鲸鱼优化算法改进的加权质心定位算法[J]. 马宏光,曾国辉,韦钰,刘瑾,黄勃.  软件导刊. 2020(05)
[3]一种基于CSI的非合作式人体行为识别方法[J]. 李晓薇,余江,常俊,杨锦朋,冉亚鑫.  计算机科学. 2019(12)
[4]基于RFID标签阵列的睡眠期间呼吸量连续监测系统[J]. 徐晓翔,常相茂,陈方进.  计算机应用. 2020(05)
[5]基于RSSI的测距研究[J]. 陈磊,刘伟.  湖北工业大学学报. 2016(04)
[6]一种改进高斯-卡尔曼滤波的RSSI处理算法[J]. 杨宁,钟绍山,徐耀良,杨亚兰.  自动化仪表. 2013(07)

硕士论文
[1]基于RFID技术的动态手势识别及其交互应用研究[D]. 程康.南京邮电大学 2019
[2]基于CSI的人体行为识别方法研究[D]. 崔然.太原理工大学 2019
[3]基于非接触式睡眠监测系统的呼吸暂停综合征检测研究[D]. 许益彬.北京邮电大学 2019
[4]基于移动机器人和RFID的动态目标定位与跟踪[D]. 梁高丽.西南科技大学 2019
[5]人类睡眠监测方法及睡眠质量分析的研究[D]. 陈东.黑龙江大学 2018
[6]RFID系统天线设计及其辐射对人体影响的分析研究[D]. 苏媛.北京邮电大学 2014



本文编号：3627246