基于心冲击信号的心率提取算法

为了提高基于心冲击(ballistocardiogram,BCG)信号心率提取的准确率,提出了一种新算法.首先通过趋势项消除和小波变换对原始BCG信号进行预处理操作;然后通过单极性信号的频谱分析得出先验心率,据此确定局部心动周期的分段间隔;最后通过阈值处理、分段处理、提取局部极值点等操作得出心率.实验中采集了30例BCG信号,由此得到心率值;与同步采集的单通道ECG信号得到的心率值进行对比分析,结果表明,二者的相对误差最大不超过1.78%,这进一步验证了该算法的可行性和准确性.     

基于心冲击信号的心率异常自动检测方法

心冲击信号是一种非直接接触式的记录心肌收缩引起身体相应周期性震动的描记方法,其规律与心率相关.基于此原理,设计并实现了一套坐姿心冲击信号采集系统,同步采集一路单通道心电信号作为基准.针对心冲击信号微弱且易受干扰的特点,应用Duffing混沌振子提取含噪信号的周期性特征,并根据该特征提出了自动检测心率异常的简易相态分类方法.实验结果表明,即使预处理滤波后的心冲击信号中仍含有噪声,也可以通过该方法自动检测出心率异常的受试者.     

基于心冲击信号的心率检测

心冲击信号(ballistocardiogram,BCG)是由心脏搏动和大动脉血液循环引起的人体对外压力的变化,可用于无接触心脏活动检测。该文使用PVDF(polyvinylidene fluoride)压电薄膜,研制心冲击信号-心电信号(electrocardiogram,ECG)联合采集设备,并提出自适应模板匹配算法,基于心冲击信号计算心动周期,实现心率实时检测。采集24名健康成年人信号,对比ECG与BCG在心率检测方面的差异,同时评价算法的有效性。结果表明:BCG和ECG在计算心率方面无显著差异,自适应模板匹配算法查准率达到99.77%,查全率达到99.56%,准确性符合要求。     

心冲击图心率变异性分析的可行性

心冲击图(BCG)是一种无接触检测心脏活动的方法。本文研究利用心冲击图进行的心率变异性(HRV)检测。同步采集了20名测试者在平静、瓦氏动作、瓦氏动作后、运动后4种生理状态下的心电图(ECG)信号和心冲击图信号;分析了HRVBCG和HRVCG在时域、频域、非线性域的测定值;计算了相应测定值的相关性,并利用成对t检验分析了两种方法的测定值的差异显著性。研究结果表明,在平静、瓦氏动作后和运动后的HRV测定值无显著性差异。在时间较短的瓦氏动作中,两种方法测定的测定值中nPNN50、LF/HF和SD1有显著性差异。     

心冲击图心率变异性分析的可行性

 心冲击图（BCG）是一种无接触检测心脏活动的方法。本文研究利用心冲击图进行的心率变异性（HRV）检测。同步采集了20 名测试者在平静、瓦氏动作、瓦氏动作后、运动后4 种生理状态下的心电图（ECG）信号和心冲击图信号;分析了HRV_BCG和HRV_CG在时域、频域、非线性域的测定值;计算了相应测定值的相关性,并利用成对t 检验分析了两种方法的测定值的差异显著性。研究结果表明,在平静、瓦氏动作后和运动后的HRV 测定值无显著性差异。在时间较短的瓦氏动作中,两种方法测定的测定值中nPNN50、LF/HF 和SD₁有显著性差异。     

心冲击图特征统计及其医学诊断应用

心冲击图是一种新的无接触心脏活动检测方法。该文通过自行研制的心冲击图-心电图(BCG-ECG)联合采集设备,采集获取48名健康成年人(男性38名,女性10名)和77位冠心病患者(男性33名,女性44名)的BCG和ECG信号以及部分病人术前术后的信号。提取BCG的幅值、时间间隔以及能量等特征量,通过独立变量t检验,对心冲击图特征差异显著性进行分析。结果表明:健康成年人与冠心病病人的特征进中tIJ、tJK、IntHK和IntBCG有着显著性差异;在术后心冲击图特征RR、tHI、tIJ、HI、IJ以及IntBCG有显著性差异;在室性早搏病人中,室性早搏的发生会导致BCG信号幅度降低。     

基于相空间重构的心冲击信号房颤检测方法

针对房颤事件中的节律异常特性，提出应用相空间重构算法提取心冲击(ballistocardiogram， BCG)信号的二维节律特征，并对重构过程中的最优嵌入维数和时间延迟参数进行了讨论.首先，将心脏搏动视为非线性动力学系统，应用相空间重构理论将一维时间序列映射到高维相空间中，从而获取BCG信号中表征房颤过程节律异常的相空间轨迹特征.其次，探讨了重构过程中适于房颤诊断的最优嵌入维数和时间延迟参数，并结合卷积神经网络实现了对房颤的智能诊断.最终，通过对59名受试者提取到的2000组BCG数据进行十折交叉验证，所提方法的分类准确率达到91.00%，与基于经典时频特征的机器学习方法相比较，有较为明显的提高，从而验证了所提方法的优越性.     

非接触式汽车驾驶员心电监测系统设计

驾驶员疲劳驾驶是引发道路交通事故的主要原因,依据心冲击图（BCG）、呼吸等生理参数客观监测行车过程中的驾驶员疲劳状态成为了研究热点。针对传统生理信号采集需用复杂电极和导联线接触人体的弊端,基于偏聚氟乙烯（PVDF）压电薄膜的正压电特性,设计了一种非接触式汽车驾驶员心电监测系统。构建了可靠的小信号调理和电压抬升电路,研究了心冲击图和呼吸信号的分离提取算法,计算出心率和呼吸率并通过低功耗蓝牙通信发送到手机软件（APP）进行显示。实验表明,系统能实时可靠的监测行车中驾驶员的心率和呼吸率,提高了汽车行驶的主动安全性。     

脉搏及心率监护系统设计

设计一款脉搏及心率信号检测装置,实现日常生活以及作业环境下对脉搏信号的动态实时采集.系统以ATMEGA32单片机为核心控制芯片,由压电式脉搏传感器提取脉搏信号,经由电路放大、陷波和滤波后将信号送入单片机.单片机对脉搏信号进行AD转换,计算出脉搏速率,同时得到一般情况下的心率.当脉搏信号采集出现超差时,系统启动报警.该监护系统无创、简单、操作方式容易,能实现在家庭中的日常健康监测和监护.     

一种手握式无线心电信号采集系统

传统心电信号多采用胸前导联的方式采集,采集方式的不便性使心电信号在安全认证等方面的应用受到限制.本文提出一种手握式无线心电采集系统,实现心电信数据的便捷采集.系统利用织物电极取代传统粘性电极,采用手握方式增大电极与皮肤的接触面积,降低接触阻抗、提高传导能力;利用蓝牙通信实现心电数据的无线传输.本文从采集信号质量、医学特征点分析等方面,对使用本系统采集的手部心电信号与胸前导联采集的心电信号进行了对比分析,实验结果表明,本文手握式采集的心电数据与标准Ⅰ导联心电数据相对应,信号质量的标准性和稳定性均能达到传统采集的标准,满足便捷心电采集的实用要求.     

基于云模型的体震信号智能诊断方法

研究了使用云模型理论智能诊断体震信号中心率异常信息的方法.利用云模型将定性的专家诊断体系与定量的计算机辅助诊断系统相结合,模拟了专家诊断过程.建立了心率异常智能诊断规则云模型,构造了体震信号JJ间期分布曲线图,以此自动校正模型参数,最终建立智能诊断机制.采用实验室搭建的体震信号实时采集系统提取2 000组样本作为采样对象,并与传统标准阈值法进行对比,验证了所提方法的可行性.实验结果表明:该方法自动聚类的准确率达到90.2%,高于传统方法 2个百分点.     

用频域方法实时计算运动中的脉搏数

为准确实时地检测出运动过程中人体的心率值 ,改进传统的心率计算方法是非常必要的。文中介绍了基于频域计算的离散 Fourier变换 (DFT)算法——改进的戈泽尔算法 ,实现了时域信号的频域分析。它克服了运动过程中所带进的干扰、减少了必须用于 DFT算法计算所需的脉搏包络的数据长度和 DFT所需的时间。文中还介绍了使用近红外光传感器检测脉搏波的方法 ,以及算法在 8bit的 EPSON单片机上的实现 ,并研制出了原型样机用于实际的检测。结果表明系统在实时脉搏检测上得到了比传统脉搏检测方法更好的效果     

A ballistocardiogram measurement system for home monitoring: design,performance, and evaluation

We present a ballistocardiogram （BCG） measurement system for obtaining the BCG signal. The performance of the BCG measurement system was tested, including the dynamic response frequency of the platform （32 Hz with a 75 kg load）, and the signal to noise ratio of the system （minimum 23 dB）. Factors that could influence BCG recording during measurement were investigated by collecting data from 48 healthy subjects （28 males and 20 females）. The basic features of the BCG signal, such as the amplitude and time interval, were extracted, and differences by gender were analyzed. A correlation between the IJ amplitude （amplitude difference between I-and J-peak） and the respiration phase was found （R2 = 0.49）. The BCG signals for both sitting （SiBCG） and standing （StBCG） postures were obtained using this system. These showed that the StBCG amplitudes were larger than those of SiB- CG but there was no significant difference in the time intervals. The robustness of our system was verified, and its potential for noninvasive cardiac activity monitoring was demonstrated.     

特钢精炼中的多路喂丝机PLC控制系统

为实现特钢精炼中对喂丝长度、速度和线卷状态等参数的实时控制,设计了基于现场总线技术的多路PLC控制系统.该系统采用PROFIBUS-DP协议实现管理站与现场PLC操作柜之间的分布式远程通讯.为使喂丝机可靠工作,还设计了一套能自动检测喂丝线卷用完自动报警停机的计长完线测控装置.该系统在多家特钢精炼工程应用后取得较好效果.     

一种用于火情自动探测的智能传感器研究

提出了一种可同时实现温度信号和烟雾信号测量的复合式传感器，其内藏微处理器可实现对火情信号的自动识别、检测。设计了此智能传感器的硬件结构、软件组织及相应的信号检测算法。     

基于EEG与EOG信号的疲劳驾驶状态综合分析

疲劳驾驶时,司机的脑电信号和眼电信号特征均发生显著变化,本文针对这两类信号进行分析研究,利用这两类数据综合分析判断司机是否处于疲劳驾驶状态.首先对采集的脑电信号进行小波包分解,提取信号中的α波,并计算其相对功率谱P;然后利用Pearson相关系数分析两路对称导联F7,F8中眨眼信号特征,去除干扰;最后利用BP神经元网络对眨眼信号进行识别,计算眨眼频率.结果表明,利用眼电信号和脑电信号特征综合分析司机眨眼动作,能准确识别出眨眼信号,并能正确检测人的驾驶疲劳状态的变化.     

单片机控制的机车火灾报警系统

为及时发现机车运行过程中的火灾隐患 ,避免恶性事故发生 ,研制了用于火车机车的火灾报警系统。该系统采用多种传感器融合的方式 ,通过多路探测—组合判断的冗余控制方案 ,实现对内燃机车电器间火灾的报警。系统由MCS- 5 1单片机控制 ,采用温度、光电和烟雾三种共 16个传感器探测电器间易燃处各阶段的温升和火情 ,经检测电路和压频转换后送 CPU进行判断 ,输出报警信号。整个系统采取软、硬件抗干扰措施 ,报警准确可靠 ,工作稳定 ,操作方便。在东风 型内燃机车上进行实验 ,证明可以用于内燃机车的火灾检测与报警