透射光栅位移传感器中光栅副Yaw向夹角误差的影响和监测

透射光栅副的Yaw向夹角误差是影响光栅信号质量的重要因素,但现有的数学模型不能精确反映Yaw向夹角误差对光栅信号质量的影响规律。建立了同时考虑光电池性能参数、光电池安装位置、指示光栅与标尺光栅夹角误差等因素的光栅信号利萨如图形的数学模型,研究了光栅副Yaw向夹角误差对利萨如图形形状的影响机理,发现利萨如图形的离心率和倾斜程度与光栅副Yaw向夹角误差之间存在规律性的数学关系,通过实测实验验证了该关系。数值仿真与实验测量得到的利萨如图形的离心率和倾角的相对误差分别小于1%和3%,验证了数学模型的正确性和有效性。建立的数学模型和数值关系为光栅生产中的信号质量调整和运动部件(读数头)Yaw向运动误差实时监测和误差修正提供了理论基础。     

基于人脸视频的心率参数提取

为了在舒适非接触环境下检测被试者的心率变化,本文设计了一种通过普通摄像头来检测心率参数的信号处理系统。首先,将KLT(Kanade-Lucas-Tomasi)算法跟踪识别到的人脸视频图像转换到YCbCr颜色空间来进行皮肤检测,并同时转换到Cg颜色通道来提取高质量的光电容积脉搏波(Photoplethysmography, PPG)信号。然后,用Morlet复小波作为母波绘制PPG信号的小波能量谱图。最后根据心率信号的生理特性,去除伪点噪声,提取随时间变化的心率参数。实验结果表明,该方法在静息状态下的测量结果同标准仪器测量结果的平均绝对值误差|M_e|小于2 bpm(beats per minute),误差的标准差SD_e小于2.5 bpm,RMSE均小于2.6 bpm;头部运动状态下两种测量方法的|M_e|均小于2.3 bpm,SD_e均小于2.9 bpm,RMSE均小于2.9 bpm。对两种测量方法进行Bland-Altman一致性分析,其测量结果显示静息状态下差值的均数■为0.295 7 bpm,95%置信区间为-3.340 1~3.931 4 bpm;头部运动状态下■为0.383 2 bpm,95%置信区间为-3.677 1~4.443 5 bpm,表明本文提出的非接触式方法的测量结果同标准仪器的测量结果具有高度的一致性。     

基于STM32单片机的大学生体能监测仪设计与实现

体能监控仪作为生命体征监测设备,对于辅助大学生完成体能训练有很大帮助;基于STM32单片机技术,设计开发集成了多种传感器的一种大学生体能监测装备,它能够有效的检测包括心率检测、人体的步数、运动圈速、消耗卡路里等信息;该设计采用了STM32作为主控芯片,采用模块化的设计思路;在系统硬件设计方面,设计了包括STM32控制系统、心率获取电路、三轴传感器电路、显示电路以及按键电路等;同时将软件模块拆分成了初始化子程序、心率获取子程序,步数获取子程序,显示子程序等;Proteus仿真结果显示,使用STM32单片机技术设计的体能监测系统,能够运行稳定,测量心率范围60次/min~180次/min,可在心率异常时报警,同时检测步数的准确率达98%,满足体能监测任务需要,实验结果符合预期;为STM32单片机在体育运动研究信息化中应用提供参考。     

面向移动智能终端的人体心率监护系统设计与实现

高质量的长期健康医疗监护逐渐成为全世界人们关注的焦点。为预防突发心脏病所带来的风险,论文结合临床最常见的健康指标心率,采用基于随机森林的心率预测模型,设计了一款面向移动智能终端的可穿戴、可交互,具有实时心率采集、异常心率检测和心率异常预警等功能的小型人体心率监护系统。实验结果表明,该心率监护系统能实现用户心率的实时监测和未来时刻心率的预测,心率预测正确率可达86.67%,预测精确度可以满足用户的需求。     

基于心理生理测量方法的座椅舒适性评价研究

目的探究在座椅舒适性评价中,皮电反射(Electrodermal Activity,EDA)、心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)以及瞳孔直径等数据是否与用户主观舒适性存在显著关联关系。方法通过设计实验,自变量为两种不同的座椅,因变量为EDA、HRV、瞳孔直径以及用户对于座椅舒适性的主观评价,使用SPSS统计分析软件对实验数据做独立样本t检测等,分析其相关性。结果就坐于两种不同座椅的被试瞳孔直径变化存在差异性显著(方差齐,t_(0.05)(27)=–2.718,p0.05),其皮电反射EDA与心率变异HRV的检测结果为差异性不显著。结论在基于心理生理测量方法的座椅舒适性评价研究中,瞳孔指标相对敏感,且与主观评价相关性强,一定条件下可以使用瞳孔数据协同优化座椅舒适度评价;暂无充分证据支持皮电反射和心率变异性与座椅舒适性存在显著关联。此外,应用眼动追踪等心理生理测量方法,可以在一定程度上反向指导座椅的改良与设计。     

面向远程光体积描记的人脸检测与跟踪

目的 远程光体积描记（remote photoplethysmograph,rPPG）是一种基于视频的非接触心率测量方法,通过跟踪人脸皮肤区域并从中提取周期性微弱变化的颜色信号估计出心率。目前基于级联回归树的人脸地标方法训练的Dlib库,由于能快速准确定位人脸轮廓,正逐渐被研究者用于跟踪皮肤感兴趣区域（region of interest,ROI）。由于实际应用中存在地标无规则抖动,且现有研究没有考虑目标晃动的影响,因此颜色信号提取不准确,心率估计精度不佳。为了克服以上缺陷,提出一种基于Dlib的抗地标抖动和运动晃动的跟踪方法。方法 本文方法主要包含两个步骤：首先,通过阈值判断两帧间地标的区别,若近似则沿用地标,反之使用当前帧地标以解决抖动问题。其次,针对运动晃动,通过左右眼地标中点计算旋转角度,矫正晃动的人脸,保证ROI在运动中也能保持一致。结果 通过信噪比（signal-to-noise,SNR）、平均绝对误差（mean absolute error,MAE）和均方根误差（root mean squared error,RMSE）来评价跟踪方法在rPPG中的测量表现。经在UBFC-RPPG（stands for Univ.Bourgogne Franche-Comté Remote PhotoPlethysmoGraphy）和PURE（Pulse Rate Detection Dataset）数据集测试,与Dlib相比,本文方法rPPG测量结果在UBFC-RPPG中SNR提高了约0.425 dB,MAE提高0.291 5 bpm,RMSE降低0.645 3 bpm;在PURE中SNR降低了0.041 1 dB,MAE降低0.065 2 bpm,RMSE降低0.271 8 bpm。结论 本文方法相比于Dlib有效提高跟踪框稳定性,在静止和运动中都能跟踪相同ROI,适合rPPG应用。     

基于连续小波变换的多数据心率提取方法

针对多普勒雷达生命体征检测时强谐波干扰问题,提出一种基于连续小波变换特征提取的改进方法。首先,针对特征信号选择多组不同时间长度的数据集;然后,在小波域分别进行连续小波变换。根据频谱峰值位置是否与数据时间长度相关,识别呼吸信号、呼吸谐波和心跳信号提取心率信息,并对频率分辨率进行分析。实验结果表明:采用文中提出的方法利用4 s~5 s的数据即可检测出心率,当频率分辨率要求为0.1 Hz 时,该方法在有效消除谐波和快速识别心率方面得到了较为满意的效果。     

基于心率和血氧传感器的智能安全帽人体体征状态系统设计

安全帽在施工工地上使用广泛,但普通安全帽功能简单,无法在一些特殊情况下做到安全防护。文中设计了基于心率和血氧传感器的智能安全帽人体体征状态系统,运用了网络通信技术以及定位、传感器网络等物联网技术,可以有效提升安全帽的防护能力。本系统使用STM32开发板进行控制,搭载心率和血氧传感器,可实时监测用户血氧信息。当用户血氧和心率值异常时,报警系统会发出警报,同时将信息发送到服务器,服务器转发到网页端。结果表明,本设计能够实时稳定地监测用户的血氧和心率;当发生异常情况时,能够及时发出警报信息提醒救生人员进行急救。