《面向無線體域網的可穿戴式感測器和信號處理的研究》是依託南開大學，由許林擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：面向無線體域網的可穿戴式感測器和信號處理的研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：許林
- 依託單位：南開大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
無線體域網（BSN）由附著在人體上的多種感測器節點構成，用來感知人體生理和運動狀況。本項目以可穿戴式心電圖（ECG）、光體積掃描圖（PPG）和運動感測器為基礎，研究BSN中信號採集、處理和傳輸等關鍵科學問題。在ECG感測器中採用等效電路分析MEMS微針電極，最佳化電極與放大電路的匹配，提高ECG信噪比；在反射式PPG感測器中採用多波長光源形成差分放大電路，提高對PPG信號中交流分量的檢出能力；在人體運動信息採集方面，採用質心法和加權法投影方法，結合人體結構特點，在運動感測器數量有限的條件下計算出人體各個部位的運動信息，並通過運動信號的頻譜特徵識別和消除生物醫學信號中的運動偽影；在ECG信號處理中，提取出每個心動周期里的P-QRS-T波群，把該波群作為ECG的關鍵信息進行壓縮編碼，實現基於生物信號特徵的準實時數據壓縮。本項目的研究內容和研究方法將能夠積極完善BSN感測器的基礎套用體系。
結題摘要
本項目以可穿戴式心電圖（ECG）、脈搏波光體積掃描圖（PPG）、運動感測器和無線體域網構成可穿戴的生理信號監測系統，研究該系統中的信號採集、處理算法、數據壓縮、無線傳輸等關鍵科學問題。研究內容包括六個方面：一、對心電信號使用數學形態學方法濾波消除基線漂移，使用自適應濾波消除運動偽差，使用正交小波檢測心電信號特徵波形。二、研究了基於近紅外光譜的反射式血氧飽和度檢測系統，使用形態學方法和自適應方法進行濾波，使用信號各段閾值特點檢測出特徵點，計算血氧飽和度。三、改進基於脈搏傳輸時間的無袖帶連續血壓算法，評估脈搏傳輸時間與ECG、PPG特徵點的相關性，提出PPG信號波形質量評價方法，使用卡爾曼濾波方法融合兩種脈搏傳輸時間，提高了無袖帶血壓的計算精度。四、利用佩戴在胸前的加速度儀和陀螺儀信號對人體姿態進行識別，在動作分類算法中對不同的支持向量機算法的分類結果進行投票，實現了特徵選擇和分類算法相結合的人體姿態和人體動作識別方法。五、在人體肢體上穿戴微型慣性測量單元（IMU）的感測器節點，使用梯度下降法解算姿態，實現了對人體動作的實時捕捉，在上位機中使用Unity3D進行人體動作的實時再現。六、研究了無線感測器節點的能耗，在單個節點上使用消隱提升高頻減除的圖像壓縮算法，在網路中採用多節點協作的組網和圖像壓縮傳輸方法，有效提高了無線感測器網路中的能量使用效率。研究取得的成果可用於穿戴式套用、感測器網路、健康監測等領域，能夠促進智慧型穿戴技術的發展和套用。
