不同LED照明参数对老年人心电生理响应的影响

光的非视觉生物效应与人体健康密切相关,随着LED在室内照明中的广泛应用,LED照明与人体生理健康的关系也日益重要.心电图(ECG,electrocardiograph)是生理参数的主要表征之一.针对LED照明,以3种色温(3000、5000、6500 K)、5种照度(300、500、750、1000、1500 lx)为主要变量,研究不同光照时长(10、20 min)下,老年人心电指标对光响应的情况.结果显示,照度、色温等光照参数的主效应对老年人的ECG无显著影响,但照度和色温的交互作用对老年人的ECG影响显著.其中,3000 K和10001x的交互作用对P波时间和T波时间影响最大;6500 K和15001x的交互作用影响最小;5000 K和7501x的交互作用对PR间期影响最大,6500 K和5001x的交互作用影响最小.但较短光照时长下,老年人的ECG变化不明显.因此,有必要探讨更长时间(1h及以上)光照下,老年人的心电生理响应情况,从而为老年人健康照明参数的确定提供依据.     

一种便携式心冲击信号检测装置设计与实现

捅要：基于心冲击（Ballistocardiogram,BCG）信号的产生原理,提出了一种基于高精度A／D转换模块的BCG信号检测系统．文中详细介绍了该系统的硬件组成、接口时序及软件实现过程．以同步检测的单通道ECG信号为时间基准,与降噪处理后的BCG信号进行了对比验证,结果表明两种信号节律一致,且BCG信号波形特征明显,验证了系统设计的正确性．该系统采用无创检测方式,增强了便携性和抗干扰能力,便于心脏机械活动的日常记录,为其应用到心脏病人长期家庭监护提供了硬件基础．     

基于变权重奇异谱分析的心律不齐识别方法

现有心律不齐研究多数围绕心电信号中不同频率特性成分的分离展开，而不同子序列的信息量对于最终目标决策的贡献则缺少研究与分析.为增强高贡献度子序列对于分类器的影响，提出了一种变权重奇异谱分析与深度学习结合的识别方法.通过奇异谱分析获得多个子序列，结合各个子序列的奇异值计算随机森林下的基尼系数，并将其作为权重.变权重的序列样本用于训练神经网络模型，更高效地挖掘了有用信息，进一步提高了识别精度，最终的心律不齐识别准确率为98.35%，Macro-F1为97.95%.相对于传统的定值权重，本文提出的变权重识别方法在各个性能指标上均有明显提升.