基于心电的非接触精神疲劳监测系统的设计与研究

论文摘要

随着生活节奏加快,人们的工作压力增大,休息时间减少。精神疲劳成为了一个不容小觑的问题,当人处于精神疲劳状态时,会困倦、反应迟钝和效率降低,进一步可能引起事故的发生。一些特殊人群由于疲劳而引起的事故会异常重大,比如驾驶员、医生、危险仪器操作员等。精神疲劳监测的研究由来已久,但是大多需要配备复杂的检测设备,因此,提供一套无扰、便携的高准确度精神疲劳监测系统,是非常有必要的。本文设计了一种无扰式的精神疲劳监测系统。本文使用电容式耦合电极非接触采集人体背部心电图(Electrocardiogram,ECG),使用压电传感器及其调理电路采集人的心冲击图(Ballistocardiagram,BCG),通过对精神疲劳实验中心率变异性(Heart Rate Variability,HRV)的相关实验数据分析建模,得出评价精神疲劳的模型,上位机根据模型进行监测和预警。在本文设计中,首先对耦合心电、心冲击图的采集电路进行了设计,然后在平板电脑和台式机上设计实现了对以上生理信号的数字信号处理算法,包括去基线、带通滤波、自适应滤波、快速傅里叶变换等,系统采集的数据通过标准的医学信号源、病人模拟器和心率带的验证。本文专门设计了精神疲劳范式,数据采集系统在精神疲劳实验中采集了五个被试的数据,通过对这些数据进行时频域分析处理,得到了一种基于心率变异性和心率的精神疲劳判定方法,另外,本文中对这些数据进行了机器学习模型的建立,在支持向量机中用高斯核函数对数据特征进行三分类,分别表示正常,疲劳,瞌睡三种不同程度的精神状态,准确率达到93.3%。本文的创新之处在于同时采集耦合心电图和心冲击图,通过非接触的心率变异性参数进行精神疲劳监测预警,并支持远程终端的多用户管理。相对于其他同类研究,本系统重在无扰、非接触,且在舒适度、可靠性、准确性、实用性上都具有一定优势。

论文目录

• 中文摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
•   1.1 课题研究背景及意义
•   1.2 国内外研究现状
•   1.3 本文研究内容与结构
• 第二章 心电信号的生理学基础及分析方法
•   2.1 心电信号简介
•     2.1.1 心电信号的产生和测量理论
•     2.1.2 心电信号的特点
•     2.1.3 心电测量设备的发展趋势
•   2.2 心冲击图介绍
•     2.2.1 心冲击图的形成
•     2.2.2 心冲击图的测量
•   2.3 心率变异性简介
•     2.3.1 心率变异性与精神疲劳的关系
•     2.3.2 心率变异性的介绍及相关参数
•     2.3.3 心冲击图和心电图的心率变异性
•   2.4 本章小结
• 第三章 系统的硬件电路设计
•   3.1 系统硬件总体介绍
•   3.2 人体小信号采集电路设计
•     3.2.1 小信号采集方案论述
•   3.3 耦合心电前端采集电路设计
•     3.3.1 耦合电极设计
•   3.4 心冲击图前端采集电路设计
•     3.4.1 I-V转换电路
•     3.4.2 放大电路
•     3.4.3 测试结果
•     3.4.4 噪声来源及控制
•   3.5 电源设计
•   3.6 主控和数据传输电路设计
•   3.7 本章总结
• 第四章 软件及心电信号处理算法的设计与实现
•   4.1 软件的功能界面设计
•     4.1.1 采集显示界面
•     4.1.2 功能选择界面
•     4.1.3 远程管理界面
•   4.2 心电信号的处理算法
•     4.2.1 去基线
•     4.2.2 带通滤波
•     4.2.3 工频陷波
•     4.2.4 快速傅里叶变换
•     4.2.5 自适应滤波算法
•   4.3 心率及心率变异性相关算法及验证
•     4.3.1 心率算法及验证
•     4.3.2 心率变异性算法及验证
•   4.4 本章小结
• 第五章 精神疲劳实验的设计与数据分析
•   5.1 精神疲劳实验
•     5.1.1 实验范式设计的要点介绍
•     5.1.2 实验流程
•   5.2 数据时频域分析处理
•     5.2.1 实验数据的分析处理
•   5.3 基于支持向量机的精神疲劳分类
•     5.3.1 支持向量机的基本概念
•     5.3.2 核函数
•     5.3.3 多分类结果
•   5.4 本章小结
• 第六章 总结展望
•   6.1 总结
•   6.2 展望
• 参考文献
• 在学期间的研究成果
• 致谢

文章来源

类型: 硕士论文

作者: 马永昊

导师: 胡斌,赵庆林

关键词: 无扰式,心率变异性,精神疲劳,耦合心电,支持向量机

来源: 兰州大学

年度: 2019

分类: 基础科学,医药卫生科技,信息科技

专业: 生物学,生物医学工程,自动化技术

单位: 兰州大学

分类号: TP274;R318

总页数: 65

文件大小: 3421K

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