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基于智能床垫的睡眠检测系统

发布时间:2021-03-09 19:23
  睡眠状态下的人体健康状况检测是近年来的智慧医疗领域的研究热点之一。由于现有的状态检测设备均需要贴身使用,这直接影响使用者睡眠期间的舒适度。本文提出一种非接触式的基于智能床垫睡眠检测系统,通过采集睡眠过程中床垫感知的人体压力数据,并结合智能信号处理算法实时获取睡眠状态下的人体健康信息。针对人体不同的生物特征,本文提出了以下三种检测方案:(1)提出了基于规则和基于卷积神经网络的睡眠动作识别方案。基于规则的睡眠动作识别算法根据人体动作的特点,使用方差和阈值对动作数据进行分析进而对动作进行识别。后者将睡眠动作识别问题转化为机器学习中的分类问题,利用卷积神经网络对传感器阵列数据进行分类从而实现睡眠动作识别。(2)提出了针对人体呼吸速率的计算方案。考虑到传感器阵列所采集的数据中包含许多无用通道,首先采用主通道选取算法选取合适的主通道信号,而后通过平滑滤波算法和基线漂移消除算法对数据进行预处理,以消除主通道信号中的噪声干扰和趋势项。最后,依据呼吸动作的规律性,本文根据呼吸频率选取合适层数小波进行呼吸波形重构并通过极值点计数法计算出用户的呼吸率。(3)提出了基于多小波重构和基于长短期记忆神经网络的人体... 

【文章来源】:合肥工业大学安徽省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:77 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于智能床垫的睡眠检测系统


床垫硬件Fig2.1Mattresshardware

权重分配,高斯,距离中心,信号点


图 4.2 高斯权重分配Fig 4.2 Gaussian weight distribution小则信号领域内的权重越集中,平均效果越差,方差 σ,平均效果越好。相邻信号点的权重的大小都是由它与,距离中心信号点越远则权重越小,距离中心信号点越方差的高斯滤波效果。0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000020004000号幅度信采样点(a) σ=10 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000020004000号幅度信

小波,离散小波变换,函数对


第四章 呼吸信号处理系。证明了在心电信号分析中,可以根据。可以进行离散小波变换的小波函数对压绍。haar 小波是一种正交的函数,其公式表达 ( ) ≤ ≤ £¨ |运行速度最快,适合于处理跳变剧烈的图 4.7 所示。

【参考文献】:
期刊论文
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硕士论文
[1]基于嵌入式压电陶瓷的动态应力传感器的开发与标定[D]. 王丹.湖南大学 2015



本文编号:3073343

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