基于Android智能手机的心电与跌倒监测系统
发布时间：2020-08-27 21:15
【摘要】：心脏病是一种常见的疾病,严重危害人们特别是中老年人的生命健康,重者往往危及生命。近些年,心脏疾病的发病率和病死率呈逐年上升趋势。另一方面,跌倒是导致老年人伤残、死亡和经济负担加重的重要原因之一。为了实时监测中老年人的心电信号及跌倒情况,本文研究了便携式心电及跌倒系统的相关技术包括心电信号预处理、QRS波群检测及跌倒检测、心电信号压缩和心电信号传输等,并设计了一种基于Android智能手机的便携式心电及跌倒监测系统。本文通过对比分析确定中值滤波和低通滤波方法去除心电信号基线漂移、工频干扰和肌电伪迹的影响,差分阈值法和局域变换法检测QRS波群,基于三轴加速度测量的跌倒检测算法监测人体跌倒。本文考虑导联间和导联内的心电信号强相关性,在小波阂值算法的基础上提出一种基于小波域PCA分析和分层编码的方法压缩多导联心电信号,在小波域上进行PCA以消除导联间的信息冗余,并对小波系数进行分层编码,消除导联内的信息冗余,可以在保持较小损失情况下,得到较高的压缩率。针对现有心电数据传输方式依赖于因特网畅通性的局限性,本文提出一种基于Wi-Fi Direct协议的心电信号传输系统,系统注册服务信息并搜索附近终端、在私有信道建立连接、通过TCP方式完成心电数据传输,采用同步锁机制来解决Owner的IP接收线程及端口分配线程同步问题,并设计一种端口分配策略解决多成员通信组的端口分配问题。该系统无需广域网络和路由器等硬件设备支持,能够在局域内自组网实现心电信号完整无损传输。在此基础上,本文拓展了Wi-Fi Direct协议的应用,设计了一种基于WiFi Direct协议的实时通话系统,并设计了缓冲机制来解决系统中的通话卡顿现象,系统能实现短距离内小延时实时通话。最后,本文设计并实现了基于Android智能手机的心电及跌倒检测系统,系统包括数据采集和蓝牙传输模块,基于Android平台的数据处理及报警模块、数据传输模块。本文设计了一种缓冲和数据复取的机制解决采样电路采样率误差的问题,同时,针对全局阈值差分阂值法不能应用于实时系统的问题,提出使用局部阈值代替全局阈值,使算法能应用于实时系统并能够加强算法的波形跟踪能力。系统能准确的检测心电心率、心电异常及跌倒。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R541;TP274
【图文】：
逡逑倒时矢状轴角度和冠状轴角度发生的变化较为剧烈，图２．４表示人体三个轴和三个面的逡逑定义。逡逑＿［垂１［．庿（Ｙ）逡逑Ｉ邋ｊ逡逑／邋／［邋ｌ＾ＥＭ逡逑／邋Ｍ－——１４ｋ逡逑图２．邋４人体轴、面的定义逡逑Ｆｉｇ．邋２．４邋Ｔｈｅ邋ｂｏｄｙ邋ａｘｉｓ，邋ｆａｃｉａｌ邋ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ逡逑利用三轴加速度和重力之间的关系，通过前端传感器采集的加速度信息可以得到人逡逑体前后俯仰角ｐｉｔｃｈ，人体左右侧偏角ｒｏｌｌ和旋转角ｙａ＼ｖ［ｉ９］，其公式如下：逡逑ｐｉｔｃｈ邋＝邋ａｒｃｔａｎ（ａ＾／邋Ｊａ，逦（２－邋１１）逡逑ｒｏｌｌ邋＝邋ａｒｅｔａｎ（ａ）Ｊ」ａ／邋＋邋ａ／）逦（２．邋１２）逡逑ｙａｗ邋＝邋ａｒｃｔａｎ（＾ｆｌ＾邋十邋ａ＾ｒ邋ｊｄ．）逦（２＊邋１３）逡逑其中，？是Ｘ轴方向的加速度，ｆｌ、，是ｙ轴方向的加速度，，是Ｚ轴方向的加速度。逡逑ｐｉｔｃｈ，ｒｏｌｌ，ｙａｗ邋如图邋２．５邋所７Ｋ。逡逑－１４邋－逡逑
并对小波系数进行分层编码，消除导联内的信息冗余，可以在保持较小损失情况下，逡逑得到较高的压缩率。逡逑本文算法流程图如图３．２所不，压缩过程包括小波变换、ＰＣＡ和分层编码三个步骤，逡逑解压缩过程包含解码、ＰＣＡ重建和小波逆变换三个步骤。逡逑多通道心电数据逡逑Ｉ、ＩＩ、ｎｉ、ａＶＲ，邋ａＶＬ．邋ａＶＦ，邋ＶＫ邋Ｖ２，邋Ｖ３，邋Ｖ４、Ｖ５．邋Ｖ６逡逑预处理：中值滤波，归一化逡逑＇Ｊ、波变换逦小波逆变换逡逑Ａｌ邋Ｄ｜．邋．．．邋Ｄｊ邋Ｄ，逡逑ＰＣＡ逦ＰＣＡ重建逡逑Ｋ逦？邋？邋？邋Ｄ；邋Ｄ；逡逑记录零的比例大值的主＆逦］逡逑中非零元素的位Ｓ增量的数据逦Ｉ逦逦１逡逑其他主成分组成编码序列逦１逦逦逦逡逑．邋丁邋＿逡逑Ｉ逦搭夫曼编吗逡逑心电信号ｒａ逦心电信号解压逡逑图３．邋２系统流程图逡逑Ｆｉｇ．邋３．２邋Ｆｌｏｗ邋ｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑３．３．１小波变换ＰＣＡ的参数选择逡逑（１）小波基函数的选择逡逑第二章已经说明，常用的小波基函数有：Ｈａａｒ小波、ｄｂＮ小波、Ｍｅｘｉｃａｎ邋Ｈａｔ小波、逡逑Ｍｏｒｌｅｔ小波、Ｍｅｙｅｒ小波，这些小波在信号处理领域有很好的性能。但研究者发现，９／７逡逑双正交小波用于心电信号压缩时有更好的表现
文献［３９］用位置和数据两种信息来编码单导联稀疏的小波系数，取得了较好的效果，逡逑但是这种方法没有利用小波系数分布不均匀的特点，且当数据量较大时，位置信息所需逡逑要的编码比特数大量增加。图３．４所示为稀疏小波系数矩阵中非零元素的位置及位置增逡逑量取值和概率分布情况。需要说明的是，因为位置数据的概率密度都比较小，与位置差逡逑的曲线有重叠，所以将其曲线上移０．１个单位，图３．５为非零元素的量化电平分布情况。逡逑可以观察到，相邻两非零元素的位置数据分布比较均勾，而位置增量分布不均勾，数据逡逑更集中，故其摘更小，可用霍夫曼编码进行进一步压缩。同时，由于稀疏小波系数矩阵逡逑由能量较小的主成分组成，其分布同样不均匀，使用霍夫曼编码比二进制编码所用比特逡逑数更少。逡逑－２３邋－逡逑
本文编号：2806628
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R541;TP274
【图文】：
逡逑倒时矢状轴角度和冠状轴角度发生的变化较为剧烈，图２．４表示人体三个轴和三个面的逡逑定义。逡逑＿［垂１［．庿（Ｙ）逡逑Ｉ邋ｊ逡逑／邋／［邋ｌ＾ＥＭ逡逑／邋Ｍ－——１４ｋ逡逑图２．邋４人体轴、面的定义逡逑Ｆｉｇ．邋２．４邋Ｔｈｅ邋ｂｏｄｙ邋ａｘｉｓ，邋ｆａｃｉａｌ邋ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ逡逑利用三轴加速度和重力之间的关系，通过前端传感器采集的加速度信息可以得到人逡逑体前后俯仰角ｐｉｔｃｈ，人体左右侧偏角ｒｏｌｌ和旋转角ｙａ＼ｖ［ｉ９］，其公式如下：逡逑ｐｉｔｃｈ邋＝邋ａｒｃｔａｎ（ａ＾／邋Ｊａ，逦（２－邋１１）逡逑ｒｏｌｌ邋＝邋ａｒｅｔａｎ（ａ）Ｊ」ａ／邋＋邋ａ／）逦（２．邋１２）逡逑ｙａｗ邋＝邋ａｒｃｔａｎ（＾ｆｌ＾邋十邋ａ＾ｒ邋ｊｄ．）逦（２＊邋１３）逡逑其中，？是Ｘ轴方向的加速度，ｆｌ、，是ｙ轴方向的加速度，，是Ｚ轴方向的加速度。逡逑ｐｉｔｃｈ，ｒｏｌｌ，ｙａｗ邋如图邋２．５邋所７Ｋ。逡逑－１４邋－逡逑
并对小波系数进行分层编码，消除导联内的信息冗余，可以在保持较小损失情况下，逡逑得到较高的压缩率。逡逑本文算法流程图如图３．２所不，压缩过程包括小波变换、ＰＣＡ和分层编码三个步骤，逡逑解压缩过程包含解码、ＰＣＡ重建和小波逆变换三个步骤。逡逑多通道心电数据逡逑Ｉ、ＩＩ、ｎｉ、ａＶＲ，邋ａＶＬ．邋ａＶＦ，邋ＶＫ邋Ｖ２，邋Ｖ３，邋Ｖ４、Ｖ５．邋Ｖ６逡逑预处理：中值滤波，归一化逡逑＇Ｊ、波变换逦小波逆变换逡逑Ａｌ邋Ｄ｜．邋．．．邋Ｄｊ邋Ｄ，逡逑ＰＣＡ逦ＰＣＡ重建逡逑Ｋ逦？邋？邋？邋Ｄ；邋Ｄ；逡逑记录零的比例大值的主＆逦］逡逑中非零元素的位Ｓ增量的数据逦Ｉ逦逦１逡逑其他主成分组成编码序列逦１逦逦逦逡逑．邋丁邋＿逡逑Ｉ逦搭夫曼编吗逡逑心电信号ｒａ逦心电信号解压逡逑图３．邋２系统流程图逡逑Ｆｉｇ．邋３．２邋Ｆｌｏｗ邋ｃｈａｒｔ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｓｙｓｔｅｍ逡逑３．３．１小波变换ＰＣＡ的参数选择逡逑（１）小波基函数的选择逡逑第二章已经说明，常用的小波基函数有：Ｈａａｒ小波、ｄｂＮ小波、Ｍｅｘｉｃａｎ邋Ｈａｔ小波、逡逑Ｍｏｒｌｅｔ小波、Ｍｅｙｅｒ小波，这些小波在信号处理领域有很好的性能。但研究者发现，９／７逡逑双正交小波用于心电信号压缩时有更好的表现
文献［３９］用位置和数据两种信息来编码单导联稀疏的小波系数，取得了较好的效果，逡逑但是这种方法没有利用小波系数分布不均匀的特点，且当数据量较大时，位置信息所需逡逑要的编码比特数大量增加。图３．４所示为稀疏小波系数矩阵中非零元素的位置及位置增逡逑量取值和概率分布情况。需要说明的是，因为位置数据的概率密度都比较小，与位置差逡逑的曲线有重叠，所以将其曲线上移０．１个单位，图３．５为非零元素的量化电平分布情况。逡逑可以观察到，相邻两非零元素的位置数据分布比较均勾，而位置增量分布不均勾，数据逡逑更集中，故其摘更小，可用霍夫曼编码进行进一步压缩。同时，由于稀疏小波系数矩阵逡逑由能量较小的主成分组成，其分布同样不均匀，使用霍夫曼编码比二进制编码所用比特逡逑数更少。逡逑－２３邋－逡逑
【参考文献】
相关期刊论文 前1条
1 蓝坤;张跃;;基于Android的心电监护软件系统设计与实现[J];计算机工程与设计;2013年08期
本文编号：2806628
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