老年人跌倒检测系统的研究

发布时间：2017-08-06 03:22

  本文关键词：老年人跌倒检测系统的研究

  更多相关文章： 跌倒监测装置 三轴加速度传感器 GPRS无线通信 主成分分析法 支持向量机 希尔伯特黄变换

【摘要】：现代社会老人监护已经备受关注。对家人对社会来讲老人健康状况的监护都是一个十分急需解决的问题。老人的身体各方面的机能都在退化,所以需要有人随时监护发现问题才能避免一些意想不到的状况发生。而跌倒的发生是空巢老人最常遇到的难以预料且会导致严重伤害甚至导致生命危险的行为。对于老年人的跌倒问题,由于跌倒行为的难以预测性与突发性,事前防范变得很困难,为了降低跌倒带来的伤害,必须尽快的在跌倒的时候发现情况并及时进行救助。因而准备一套全面的跌倒检测设备就成为了一种必要。本文研究的课题本着及时发现并救助的目的设计一个便于携带的穿戴设备实时监测老年人的日常活动,在跌倒发生的时候,能够立即通知监护人。如此便可以解决子女的顾虑、社会的压力,同时可以使空巢老人最起码的安全问题得到解决。人体在活动中会产生各种运动信号,根据这些运动信号对人体活动状态进行分析,但在人体活动中非线性非平稳的加速度与角速度信号会导致跌倒检测的不准确。针对这些问题本文提出希尔伯特黄变换数据预处理,首先对信号进行EMD分解,然后对分解后的IMF函数进行希尔伯特变换,分析采集运动信号的时域与频域特性,该方法能够准确还原原始信号特征反映出人体的活动状态,解决了非线性非稳定信号对跌倒检测系统准确性的影响;现有的阈值算法中阈值是经过多次实验得出的经验阈值,具有一定的不准确性,针对该问题本文提出了主成分分析阈值算法,使能够根据运动信号的规律自适应的产生阈值,使跌倒检测阈值算法判断更为准确。另外在阈值算法初步判断老年人在跌倒的状态下,再次对人体状态进行检测并判断,确认人体跌倒之后是否还具备自主站立能力,解决了经验阈值算法的不准确性并减少了监护人员的工作负担;利用希尔伯特黄变换对人体活动数据进行特征提取并利用支持向量机算法对提取的特征向量进行训练与学习,使其能够准确的识别出跌倒状态。最终在改进的阈值法与支持向量机算法的跌倒检测算法的基础上实现了整个跌倒监测装置的硬件和软件架构的设计,最后经过实验对跌倒检测算法进行判断与检测,并且对整个系统的准确性与及时性进行验证。经仿真实验进行分析,本文的跌倒监测模型机系统可以及时监测并准确判断人体跌到。当人体发生跌倒时,该模型机系统能够快速判断出人体是否发生跌倒并失去自主站立的能力,其平均准确率为94.3%;并且在确定人体跌倒后,跌倒监测系统能够及时的将跌倒信息发送至监护人。本文的研究为解决老年人部分安全问题,对以后老年人的管理工作有着相当的意义。
【关键词】：跌倒监测装置 三轴加速度传感器 GPRS无线通信 主成分分析法 支持向量机 希尔伯特黄变换
【学位授予单位】：上海工程技术大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP274
【目录】：

• 摘要6-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 绪论12-19
• 1.1 课题研究的背景与意义12-14
• 1.1.1 课题研究背景12-13
• 1.1.2 课题研究的意义13-14
• 1.2 课题的研究现状14-16
• 1.3 论文的主要内容16-19
• 第二章 人体运动数据预处理19-31
• 2.1 小波变换19-21
• 2.1.1 小波变换原理19-20
• 2.1.2 小波变换阈值去噪法20-21
• 2.2 卡尔曼滤波21-22
• 2.2.1 卡尔曼滤波原理21-22
• 2.2.2 卡尔曼滤波具体步骤22
• 2.3 傅里叶变换22-26
• 2.3.1 离散傅里叶变换的定义22-24
• 2.3.2 傅立叶级数的收敛定理24-26
• 2.4 希尔伯特黄变换26-30
• 2.4.1 希尔伯特黄变换原理26-28
• 2.4.2 希尔伯特黄变换分析28-30
• 2.5 本章小结30-31
• 第三章 跌倒检测算法研究31-57
• 3.1 阈值算法31-32
• 3.2 模式识别算法32-35
• 3.2.1 模式识别的分类32
• 3.2.2 模式识别算法概述32-33
• 3.2.3 分类器的设计33-35
• 3.3 支持向量机的跌倒检测算法35-39
• 3.3.1 支持向量机的跌倒检测算法35-38
• 3.3.2 核函数类型及其参数的选择38-39
• 3.4 自适应阈值算法39-50
• 3.4.1 阈值的选取39-44
• 3.4.2 阈值检测算法44-50
• 3.5 希尔伯特黄变换的特征提取50-56
• 3.5.1 特征值选择50-51
• 3.5.2 特征向量提取51-56
• 3.6 本章小结56-57
• 第四章 跌倒检测系统的设计57-69
• 4.1 跌倒检测系统的总体设计57-58
• 4.2 信号采集模块58-61
• 4.3 信号处理模块61-67
• 4.4 无线通讯模块67-68
• 4.5 本章小结68-69
• 第五章 跌倒检测系统的实现与验证69-80
• 5.1 跌倒检测系统的实现69-74
• 5.1.1 信号采集模块的实现69-71
• 5.1.2 信号处理模块的实现71-73
• 5.1.3 无线通讯模块的实现73-74
• 5.2 跌倒检测系统的实验验证74-79
• 5.2.1 实验设计与步骤74-76
• 5.2.2 实验结果及分析76-79
• 5.3 本章小结79-80
• 第六章 总结与展望80-82
• 6.1 总结80-81
• 6.2 展望81-82
• 参考文献82-85
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文及取得的相关科研成果85-86
• 致谢86-87

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本文编号：628188