基于心率变异性的人体精神疲劳检测系统研究

发布时间：2017-10-16 17:09

  本文关键词：基于心率变异性的人体精神疲劳检测系统研究

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【摘要】：疲劳是人体的一个复杂的生理状态,主要表现为身体和精神的疲惫,注意力和工作效率的下降。当今社会有很多场合要求人们精神饱满,否则容易出现重大事故而造成严重后果。例如,驾驶员疲劳驾驶、飞行员高空工作、外科医生手术等。所以,对人体进行疲劳检测是非常有必要的。本文首先对国内外关于人体疲劳检测研究的相关文献进行了全面的调研和查阅,简单学习并研究了心电信号的形成机理和生理特点；在此基础上,提出了基于心率变异性的人体精神疲劳的判定指标。本研究系统包括心电信号的采集和心电信号的分析处理两部分。对于采集方案,广泛采用的系统设计方案主要包括2种：一种是基于系统集成的芯片级的电路设计；另一种是利用现有的传感器和软硬件资源丰富的计算机搭建系统,考虑到前者开发周期长、成本高,本文采用后者设计方案。信号的采集以EKG-BTA心电传感器作为心电信号的放大器,能将心电信号放大到采集卡可以识别的状态；采用USB6211数据采集卡对放大后的心电信号进行A/D转换,将采集到的信号送入计算机中进行分析。电极不同于常规的心电图机而是采用导电织物,该电极安装在座椅上,不与皮肤直接接触,可以很容易的测出心电图。对于心电信号的分析,利用美国NI公司推出的一种基于G语言的图形化编程软件LabVIEW,它具有强大的数据处理功能,使心电数据的显示、处理和分析等全部由计算机完成。通过对心信号的噪声来源分析,将产生的噪声分别使用经典滤波器和小波变换方法对信号噪声的去除进行了对比分析。然后对心电信号的特征参数R波进行检测分析,并将R波检测算法的实验结果与麻省理工学院提供的心律不齐数据库(MIT-BIH Arrhythmia Database)的注释文件中标注的R波位置进行对比验证,证明本文提出的QRS波群检测算法达到了99.59%的检测正确率。最后通过检测出的R波,计算得到了心率以及RR间期并做出了HRV的时频域分析,为心电信号检测人的精神疲劳的分析奠定基础,经验证HRV的几项时频指标SDNN,TP, LF,HF,LF/HF可以用来检测人体的精神疲劳状态。最后,本文还使用LabVIEW设计实现了采集心电信号并实时显示、保存数据、波形回放、系统的启动与用户登录等模块。
【关键词】：心电信号 疲劳检测 LabVIEW R波检测 HRV分析
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：R749;TP274
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 绪论12-20
• 1.1 研究背景与研究意义12-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 1.2.1 心电采集研究现状13-14
• 1.2.2 精神疲劳评估的研究现状14-18
• 1.3 本文的主要研究内容18-20
• 第2章 系统的总体设计20-32
• 2.1 系统硬件组成设计20-23
• 2.2 软件实现功能设计23-24
• 2.3 心电信号的生理学基础24-26
• 2.3.1 心电信号的产生机理24
• 2.3.2 典型心电图24-26
• 2.3.3 心电信号特点26
• 2.4 虚拟仪器与LabVIEW简介26-32
• 2.4.1 虚拟仪器的基本概念26-27
• 2.4.2 虚拟仪器的构成27-29
• 2.4.3 LabVIEW简介29-32
• 第3章 心电信号的预处理32-70
• 3.1 心电数据的读取32-36
• 3.1.1 心律失常标准数据库32-33
• 3.1.2 数据文件读取33-36
• 3.2 ECG信号的主要噪声36-37
• 3.3 传统数字滤波器在ECG预处理中的应用37-48
• 3.3.1 数字滤波的理论基础37-42
• 3.3.2 低通滤波器及陷波器的设计42-46
• 3.3.3 高通滤波器滤除基线漂移46-48
• 3.4 小波变换用于ECG预处理48-70
• 3.4.1 小波变换理论基础48-56
• 3.4.1.1 小波理论48-54
• 3.4.1.2 常用的小波函数54-56
• 3.4.2 小波去噪的原理56-57
• 3.4.3 小波去噪方法概述57-58
• 3.4.4 小波去噪考虑的因素58-62
• 3.4.5 基线漂移的去除62-64
• 3.4.6 小波滤除肌电噪声和工频干扰64-70
• 第4章 R波检测与HRV分析70-90
• 4.1 R波检测方法概述70-73
• 4.2 R波检测的实现与RR间期的获得73-80
• 4.2.1 R波检测73-78
• 4.2.2 RR间期获得78-79
• 4.2.3 心率计算79-80
• 4.3 HRV分析80-90
• 4.3.1 HRV数字信号处理方法80-81
• 4.3.2 HRV时域分析指标81-85
• 4.3.3 HRV频域分析指标85-90
• 第5章 界面设计与系统测试90-100
• 5.1 各部分界面设计90-95
• 5.1.1 启动界面设计90-91
• 5.1.2 登录系统设计91-94
• 5.1.2.1 通过LabSQL访问数据库91
• 5.1.2.2 LabSQL工具包概述91-92
• 5.1.2.3 在Access中创建数据库92-93
• 5.1.2.4 用户登录界面设计93-94
• 5.1.3 心电采集系统的主界面设计94-95
• 5.2 心电信号的HRV指标的疲劳度测试95-100
• 第6章 总结与展望100-102
• 6.1 总结100-101
• 6.2 展望101-102
• 参考文献102-106
• 致谢106-107

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本文编号：1043862