基于PVDF的可穿戴生理信号监测系统
发布时间：2021-03-26 08:19
呼吸、心率、鼾声反映了人体在睡眠时的大量信息,该文以聚偏氟乙烯（PVDF）作为敏感单元进行呼吸、脉搏、鼾声信号的监测。根据所采用的传感器特性分别进行了电荷放大电路、陷波电路及电压放大电路的设计。硬件电路通过聚合物锂电池进行供电,根据聚合物电池的特性分别为电池设计了充电电路、保护电路及放电电路,硬件电路整体集成在一块印制电路板（PCB）上。同时设计了基于Android设备的APP,以可视化形式实时显示生理信号数据,并对其进行长期储存,便于后期医生进行睡眠呼吸病症的分析诊断。该研究的目的是能准确监测睡眠生理参数,提高被测试者的使用舒适感。
【文章来源】：压电与声光. 2020,42(04)北大核心
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
上位机截图
图2为进行呼吸暂停模拟的测试结果。由图2(a)上图的呼吸波可知,在10 s内均匀地出现3次呼吸事件,图2(b)为模拟呼吸暂停(先呼吸1次,然后憋气)时上位机的波形,由图2(b)上图的呼吸波可知,只在-5 s时出现过1次呼吸事件,其余时间只有心跳信号。在利用监测系统进行测试的同时通过号脉方式确定实际的脉搏速率,通过对单位时间的呼吸次数记录确定实际呼吸速率,将实际脉搏速率、呼吸速率与监测系统测得的脉搏波和呼吸波进行对比,得出脉搏测量范围为 0～250 次/min,精度为±1 次/min;呼吸的测量范围为 0～50 次/min,精度为±1 次/min。呼吸、脉搏传感器受力状态发生变换时,上位机波形同时变化,因此监测系统是实时的。
鼾声数据采集通道ADC设定的采样率为8 000 Hz,无法通过蓝牙传输线路进行实时信号传输,因此将ADC数据直接存储到TF卡内。以下测试结果中的波形是通过Matlab读取TF卡内的数据文件,并进行绘图得到。通过图3(a)与(b)的波形对比可知,出现打鼾事件时,时域信号幅值会出现一定范围内的波动(见图3(a)中前半段(-10 s～0)信号)。对鼾声传感器进行模拟打鼾测试,该传感器对打鼾的测量准确率为98.2%。5 结束语
【参考文献】：
期刊论文
[1]近场静电纺丝制备P（VDF-TrFE）压电纤维[J]. 穆迪,郭明森,邢晓红. 压电与声光. 2018(05)
[2]基于压电信号的两种心率呼吸率提取算法比较[J]. 贾学斌,廖曦文,商春恒,王云峰. 信息技术与网络安全. 2018(07)
[3]呼吸信号检测用PVDF压电薄膜传感器设计[J]. 徐智俊,韩国强. 机械制造与自动化. 2017(05)
[4]便携式睡眠呼吸暂停监护系统的设计[J]. 叶福丽,史贵连. 北京生物医学工程. 2015(06)
[5]基于PVDF的呼吸信号检测腰带研究[J]. 凌振宝,齐晓慧,李伟娜,辛毅,蔡靖. 压电与声光. 2014(01)
[6]基于PVDF与ARM CM3内核的足底动态压力测试系统[J]. 姜春华,张溪原,崔伟,张志东,杜辰. 压电与声光. 2013(02)
[7]一种集成式阻抗谱测量系统[J]. 王达,王化祥,崔自强,高振涛,种楠楠. 传感器与微系统. 2012(12)
[8]多导睡眠图仪选择性监测与分析系统的研制[J]. 吴锋,成奇明,周玉彬,俞梦孙. 中国生物医学工程学报. 2011(01)
硕士论文
[1]睡眠中生理信息监测系统设计[D]. 宋丹.黑龙江大学 2016
[2]基于骨导麦克风的睡眠呼吸状态监测及健康分析[D]. 於俊成.天津大学 2016
[3]基于鼾声检测的睡眠呼吸暂停低通气综合症诊断[D]. 陈伟伟.大连理工大学 2010
本文编号：3101299
【文章来源】：压电与声光. 2020,42(04)北大核心
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
上位机截图
图2为进行呼吸暂停模拟的测试结果。由图2(a)上图的呼吸波可知,在10 s内均匀地出现3次呼吸事件,图2(b)为模拟呼吸暂停(先呼吸1次,然后憋气)时上位机的波形,由图2(b)上图的呼吸波可知,只在-5 s时出现过1次呼吸事件,其余时间只有心跳信号。在利用监测系统进行测试的同时通过号脉方式确定实际的脉搏速率,通过对单位时间的呼吸次数记录确定实际呼吸速率,将实际脉搏速率、呼吸速率与监测系统测得的脉搏波和呼吸波进行对比,得出脉搏测量范围为 0～250 次/min,精度为±1 次/min;呼吸的测量范围为 0～50 次/min,精度为±1 次/min。呼吸、脉搏传感器受力状态发生变换时,上位机波形同时变化,因此监测系统是实时的。
鼾声数据采集通道ADC设定的采样率为8 000 Hz,无法通过蓝牙传输线路进行实时信号传输,因此将ADC数据直接存储到TF卡内。以下测试结果中的波形是通过Matlab读取TF卡内的数据文件,并进行绘图得到。通过图3(a)与(b)的波形对比可知,出现打鼾事件时,时域信号幅值会出现一定范围内的波动(见图3(a)中前半段(-10 s～0)信号)。对鼾声传感器进行模拟打鼾测试,该传感器对打鼾的测量准确率为98.2%。5 结束语
【参考文献】：
期刊论文
[1]近场静电纺丝制备P（VDF-TrFE）压电纤维[J]. 穆迪,郭明森,邢晓红. 压电与声光. 2018(05)
[2]基于压电信号的两种心率呼吸率提取算法比较[J]. 贾学斌,廖曦文,商春恒,王云峰. 信息技术与网络安全. 2018(07)
[3]呼吸信号检测用PVDF压电薄膜传感器设计[J]. 徐智俊,韩国强. 机械制造与自动化. 2017(05)
[4]便携式睡眠呼吸暂停监护系统的设计[J]. 叶福丽,史贵连. 北京生物医学工程. 2015(06)
[5]基于PVDF的呼吸信号检测腰带研究[J]. 凌振宝,齐晓慧,李伟娜,辛毅,蔡靖. 压电与声光. 2014(01)
[6]基于PVDF与ARM CM3内核的足底动态压力测试系统[J]. 姜春华,张溪原,崔伟,张志东,杜辰. 压电与声光. 2013(02)
[7]一种集成式阻抗谱测量系统[J]. 王达,王化祥,崔自强,高振涛,种楠楠. 传感器与微系统. 2012(12)
[8]多导睡眠图仪选择性监测与分析系统的研制[J]. 吴锋,成奇明,周玉彬,俞梦孙. 中国生物医学工程学报. 2011(01)
硕士论文
[1]睡眠中生理信息监测系统设计[D]. 宋丹.黑龙江大学 2016
[2]基于骨导麦克风的睡眠呼吸状态监测及健康分析[D]. 於俊成.天津大学 2016
[3]基于鼾声检测的睡眠呼吸暂停低通气综合症诊断[D]. 陈伟伟.大连理工大学 2010
本文编号：3101299
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