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基于生理信号的情绪识别研究进展 被引量：27
1
作者 张迪 万柏坤 明东 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期229-234,共6页
情绪识别在文教医疗、人机交互等领域均有广阔应用前景。情绪可通过语音、面部表情、姿态等行为信号或脑电、心电等生理信号进行识别。相对而言,基于生理信号的情绪识别方法不易伪装,可获得更加客观、有效的结果。本文从情绪分类模型、... 情绪识别在文教医疗、人机交互等领域均有广阔应用前景。情绪可通过语音、面部表情、姿态等行为信号或脑电、心电等生理信号进行识别。相对而言,基于生理信号的情绪识别方法不易伪装,可获得更加客观、有效的结果。本文从情绪分类模型、诱发与识别流程等方面介绍了近年来基于生理信号的主要情绪识别方法和研究进展,归纳总结了其中的难点和未来的发展趋势。 展开更多
关键词 情绪模型 情绪诱发 生理信号 情绪识别
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可穿戴技术在生理信号监测中的应用和发展 被引量：23
2
作者 徐令仪 汪长岭 +1 位作者 毛靖宁 刘铁兵 《中国医疗设备》 2018年第3期118-120,135,共4页
目的论述可穿戴技术在生理信号监测中的应用和发展,推动穿戴式医疗设备在技术和管理上的发展。方法通过调研近5年的研究成果和市场趋势,分析可穿戴医疗设备的各关键技术及其遇到的问题和挑战,并提出相应的发展对策。结果生理监测类的穿... 目的论述可穿戴技术在生理信号监测中的应用和发展,推动穿戴式医疗设备在技术和管理上的发展。方法通过调研近5年的研究成果和市场趋势,分析可穿戴医疗设备的各关键技术及其遇到的问题和挑战,并提出相应的发展对策。结果生理监测类的穿戴式医疗设备主要包含了信息采集、信号处理、数据通信、应用软件等模块。可穿戴式医疗设备监测的生理数据是远程医疗的重要组成部分,它是大数据医疗和智能诊断研究的数据基础,然而其数据准确性、信息安全性、医疗监管等方面的不足限制了穿戴式医疗设备的发展。结论可穿戴式医疗设备是目前医疗设备的研究热点,随着技术的更新和监管力度的加大,可穿戴式医疗设备将在未来持续发力。 展开更多
关键词 可穿戴设备 生理信号 疾病监测 关键技术 监管政策
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基于生理监测的可穿戴智能服装应用与展望 被引量：22
3
作者 于静静 邓咏梅 《纺织科技进展》 CAS 2021年第2期6-9,15,共5页
可穿戴设备的发展推动了智能服装的进步,并成为近年来的研究热点。首先概述了穿戴式生理监测设备特点和监测系统构成;然后着重阐述了可穿戴生理监测服装在医疗监护、运动、军事及特殊环境作业等方面应用情况,并对可穿戴智能监测服装的... 可穿戴设备的发展推动了智能服装的进步,并成为近年来的研究热点。首先概述了穿戴式生理监测设备特点和监测系统构成;然后着重阐述了可穿戴生理监测服装在医疗监护、运动、军事及特殊环境作业等方面应用情况,并对可穿戴智能监测服装的设计要点做了归纳;最后对可穿戴智能服装发展趋势进行展望,指出未来可穿戴智能服装将更加人性化、功能化和智能化。 展开更多
关键词 可穿戴设备 人体生理信号 健康监测 传感器
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基于生理信号的多任务下驾驶员认知负荷的评定 被引量：17
4
作者 高振海 段立飞 +1 位作者 赵会 禹慧丽 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期33-37,共5页
为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计... 为探索驾驶员精神状态与生理信号之间的关系,建立基于生理信号的认知负荷评价方法,在驾驶模拟器中设置了驾驶任务和语音交互任务这一典型的双任务模拟驾驶工况,记录实验过程中驾驶员的主观评分及心电、皮电和呼吸等生理信号,并运用统计方法分析生理参数在整个实验过程中的动态变化规律。结果表明,相对于单一驾驶任务,双任务工况下驾驶员感受的主观压力随着任务难度的增加而上升;心率变异性功率谱密度、皮电水平和呼吸频率等生理指标与驾驶员的认知状态具有较强的关联性,因而可以有效区分不同认知负荷的两种状态。 展开更多
关键词 驾驶员 认知负荷 双任务 生理信号
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基于生理信号的驾驶疲劳分级检测研究 被引量：13
5
作者 卢章平 尹传斌 +1 位作者 李瑞 何仁 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第1期77-81,共5页
采用实验生理学测试与主观疲劳调查的方法,通过实车驾驶实验,以脑电信号和心电信号为基本指标,研究不同驾驶经验驾驶员在09:00—12:00,12:00—14:00,21:00—23:00这3个驾驶过程中疲劳等级的变化。通过主成分分析法,建立脑电信号与心电... 采用实验生理学测试与主观疲劳调查的方法,通过实车驾驶实验,以脑电信号和心电信号为基本指标,研究不同驾驶经验驾驶员在09:00—12:00,12:00—14:00,21:00—23:00这3个驾驶过程中疲劳等级的变化。通过主成分分析法,建立脑电信号与心电信号之间的关系,确定驾驶疲劳综合评价指标。结果显示:上述疲劳综合指标在在不同疲劳等级状态下存在显著性差异,通过对不同指标的融合提高了对驾驶员不同疲劳等级的识别准确率。 展开更多
关键词 交通工程 生理信号 疲劳驾驶分级 主成分分析法 驾驶经验
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基于心理生理学视角的共情研究:方法与特点 被引量：11
6
作者 任巧悦 孙元淼 +2 位作者 吕雪靖 黄超 胡理 《科学通报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第22期2292-2304,共13页
共情使个体能够理解并分享他人的感受,对人际交往有重要意义.近年来,基于量表、行为范式、生理信号等多个层面的共情研究方法有了长足进展,为研究不同维度的共情(如情绪共情、认知共情)的机制提供了多方面的信息.然而,由于"共情&qu... 共情使个体能够理解并分享他人的感受,对人际交往有重要意义.近年来,基于量表、行为范式、生理信号等多个层面的共情研究方法有了长足进展,为研究不同维度的共情(如情绪共情、认知共情)的机制提供了多方面的信息.然而,由于"共情"缺乏统一定义,研究者根据各自理解开发了多样化的研究方法,这阻碍了对现有共情研究结果的比较和整合.本文基于情绪共情和认知共情两个维度对量表、行为范式、生理信号3个层面的常用共情研究方法进行了分类总结.首先,本文围绕共情概念、测量维度等方面简要介绍若干影响力较大的共情量表,如情绪倾向量表、霍根共情量表、人际反应指针量表等.其次,本文总结并比较针对不同共情维度的常用实验材料及行为范式的特点.再次,本文系统介绍如何在共情研究中利用面部肌电、脑电、脑磁和磁共振成像等方法提取共情相关的生理信号并分析其特点.最后,本文综合对比不同层面共情研究方法的特点,并建议研究人员根据研究需要谨慎选择研究方法.此外,针对当前共情研究存在的可比性问题和生态效度问题,建议对不同研究结果进行比较和整合时特别注意共情概念是否一致;未来研究需开发更具生态效度的行为范式,重点探究共情的动态加工过程. 展开更多
关键词 共情 情绪共情 认知共情 量表 行为范式 生理信号
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基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别 被引量：8
7
作者 杨瑞请 刘光远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期137-138,154,共3页
通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四... 通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四种情感状态,用最近邻法进行分类,总体识别率达到85%。仿真实验结果表明,将BPSO方法用于生理信号的特征选择是可行的。 展开更多
关键词 生理信号 二进制粒子群算法 特征选择 情感识别
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自闭症谱系障碍儿童共情过程中能力缺陷量化研究 被引量：9
8
作者 廖梦怡 陈靓影 +1 位作者 张坤 王广帅 《中国特殊教育》 CSSCI 北大核心 2020年第1期51-59,共9页
共情缺陷是导致自闭症儿童社交障碍的重要因素。研究选取了28名3-7岁的自闭症和正常发展儿童,通过生理信号、面部表情和认知绩效等多模态数据的分析,探讨自闭症儿童共情过程中各阶段的特点,分析自闭症儿童共情缺陷的具体表现。研究发现... 共情缺陷是导致自闭症儿童社交障碍的重要因素。研究选取了28名3-7岁的自闭症和正常发展儿童,通过生理信号、面部表情和认知绩效等多模态数据的分析,探讨自闭症儿童共情过程中各阶段的特点,分析自闭症儿童共情缺陷的具体表现。研究发现,自闭症儿童的共情能力缺陷主要体现在较差的认知共情能力和较差的面部表情模仿能力;自闭症儿童的共情过程存在正常的自下而上的情绪分享过程和异常的自上而下的认知调节过程。因此,自闭症儿童共情能力的干预重点应聚焦认知调节过程中认知共情能力的提升和表情模仿能力的训练。 展开更多
关键词 共情缺陷 情绪共情 认知共情 生理信号 面部表情识别
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不同负荷模拟行走时的生理、生物力学信号分析 被引量：8
9
作者 谌玉红 郑捷文 +2 位作者 李晨明 任鹏飞 郭亚飞 《北京生物医学工程》 2014年第6期603-608,共6页
目的 分析不同负荷模拟行走过程中生理、生物力学信号及人体主观疲劳感的变化特征,探索导致负荷行走疲劳的相关因素.方法 选择6名健康成年男性进行5种负荷（25 kg,29 kg,34 kg,37kg,39 kg）模拟徒步行走试验（速度5 km/h,坡度0％）,连... 目的 分析不同负荷模拟行走过程中生理、生物力学信号及人体主观疲劳感的变化特征,探索导致负荷行走疲劳的相关因素.方法 选择6名健康成年男性进行5种负荷（25 kg,29 kg,34 kg,37kg,39 kg）模拟徒步行走试验（速度5 km/h,坡度0％）,连续行走30 min,同步采集心肺功能参数、肩部拉力、躯干压力、主观疲劳感等生理和生物力学信号.结果 随着负荷量增大,心率（heart rate,HR）、呼吸率（breathing rate,BR）、通气量（minute ventilation volume,VE）、摄氧量（oxygen consumption,V02）呈逐步上升趋势,且在37 ～39 kg段上升速率明显加快.肩部拉力与负荷量有较强的相关性.肩、背、腰部压力受背囊胸部束带、腰部束带的松紧程度影响较大,在37 kg处出现变化趋势转折点.肩和全身疲劳评分远高于背部和腰部.结论 37 kg是人体心肺功能疲劳的阈值点,在大于该负荷的行走试验中,应考虑受试个体的心肺运动能力对疲劳的影响.肩部拉力和压力可作为疲劳评价的主要因素. 展开更多
关键词 背囊 负荷行走 主观疲劳感 生理信号 生物力学信号
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基于AHP和生理电的机器人语音交互认知负荷评价 被引量：8
10
作者 陈灏龙 何人可 《包装工程》 CAS 北大核心 2020年第20期145-150,共6页
目的提出一种兼具主观测量和生理数据验证的机器人语音交互认知负荷的评价方案。方法设计实验使受试者对不同的机器人语音交互系统进行体验,完成相应的任务并接受主观认知负荷测量,同时加以生理电信号测量。主观测量部分利用层次分析法(... 目的提出一种兼具主观测量和生理数据验证的机器人语音交互认知负荷的评价方案。方法设计实验使受试者对不同的机器人语音交互系统进行体验,完成相应的任务并接受主观认知负荷测量,同时加以生理电信号测量。主观测量部分利用层次分析法(AHP)对传统的NASA-TLX量表进行改进,使得测量更加客观与细致;并利用生理信号测量的结果验证主观评价的可靠程度与实际意义。结果得出不同语音交互系统认知负荷的主观评价数据与生理测量数据,两者相互印证,从而得到可靠的认知负荷评价结果,并进一步证明了评价系统本身的有效性。结论基于AHP的基本原理,改进了NASA-TLX量表,并建立起了一套包含四个准则十四个指标的语音交互认知负荷评价体系,利用心率与皮肤电信号测量进行了辅助验证,提出了一种研究机器人语音交互用户体验的技术手段。 展开更多
关键词 语音交互 认知负荷 AHP 生理电 机器人
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融合表情和BVP生理信号的双模态视频情感识别 被引量：7
11
作者 任福继 于曼丽 +1 位作者 胡敏 李艳秋 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期688-697,共10页
目的 针对当前视频情感判别方法大多仅依赖面部表情、而忽略了面部视频中潜藏的生理信号所包含的情感信息,本文提出一种基于面部表情和血容量脉冲(BVP)生理信号的双模态视频情感识别方法。方法 首先对视频进行预处理获取面部视频;然... 目的 针对当前视频情感判别方法大多仅依赖面部表情、而忽略了面部视频中潜藏的生理信号所包含的情感信息,本文提出一种基于面部表情和血容量脉冲(BVP)生理信号的双模态视频情感识别方法。方法 首先对视频进行预处理获取面部视频;然后对面部视频分别提取LBP-TOP和HOG-TOP两种时空表情特征,并利用视频颜色放大技术获取BVP生理信号,进而提取生理信号情感特征;接着将两种特征分别送入BP分类器训练分类模型;最后利用模糊积分进行决策层融合,得出情感识别结果。结果 在实验室自建面部视频情感库上进行实验,表情单模态和生理信号单模态的平均识别率分别为80%和63.75%,而融合后的情感识别结果为83.33%,高于融合前单一模态的情感识别精度,说明了本文融合双模态进行情感识别的有效性。结论 本文提出的双模态时空特征融合的情感识别方法更能充分地利用视频中的情感信息,有效增强了视频情感的分类性能,与类似的视频情感识别算法对比实验验证了本文方法的优越性。另外,基于模糊积分的决策层融合算法有效地降低了不可靠决策信息对融合的干扰,最终获得更优的识别精度。 展开更多
关键词 表情 生理信号 视频颜色放大 模糊积分 双模态
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基于压电薄膜传感器的睡眠监测枕研究 被引量：7
12
作者 辛毅 徐洋 +3 位作者 郭超 孙宏帅 朱剑锋 刘涛 《压电与声光》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期283-287,共5页
针对人体睡眠的健康监测问题,分析睡眠时人体头部对枕头压力状态变化,研究出一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜传感器的睡眠监测枕。睡眠时采集人体脉搏、呼吸及鼾声生理信号,硬件电路调理、MSP430F149单片机有机处理后经蓝牙上传至LabV... 针对人体睡眠的健康监测问题,分析睡眠时人体头部对枕头压力状态变化,研究出一种基于聚偏氟乙烯(PVDF)压电薄膜传感器的睡眠监测枕。睡眠时采集人体脉搏、呼吸及鼾声生理信号,硬件电路调理、MSP430F149单片机有机处理后经蓝牙上传至LabVIEW程序,结合打鼾无规则振动特征,依据信号幅值、均值同预设值对比的双阈值分析方法,实现睡眠时呼吸暂停识别报警,鼾声自动监测记录及睡眠呼吸暂停综合症前期检查监测等功能。 展开更多
关键词 睡眠监测 压电薄膜传感器 生理信号 电路调理 双阈值分析 睡眠呼吸暂停综合症
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基于虚拟仪器的生理信号采集分析系统 被引量：6
13
作者 于璐 索永宽 沙宪政 《生物医学工程与临床》 CAS 2011年第3期218-222,共5页
目的利用计算机软硬件技术构建多通道生理信号采集分析系统,为医学相关研究提供方法与工具。方法在基于虚拟仪器的软硬件平台下(软件为LabVIEW 8.2,硬件为生理信号检测电路和模/数转换电路)对系统进行设计,利用了数据采集(DAQ)卡配置方... 目的利用计算机软硬件技术构建多通道生理信号采集分析系统,为医学相关研究提供方法与工具。方法在基于虚拟仪器的软硬件平台下(软件为LabVIEW 8.2,硬件为生理信号检测电路和模/数转换电路)对系统进行设计,利用了数据采集(DAQ)卡配置方法、DAQ显示存储回放的实现方法及使用软件灵活地控制数据采集等关键技术。在系统扩展部分,利用该系统和对照系统对15例健康志愿者做了心血管参数检测的对比试验,并对试验结果进行了Pearson相关分析。结果很好地实现了各类生理信号的采集处理,并对系统功能进行了扩展,实现了生理信号的识别与分析。两种测量系统的检测结果之间具有良好的相关性,其中心率r=0.959,P<0.001,平均动脉压r=0.976,P<0.001,心搏出量r=0.877,P<0.001;心搏指数r=0.785,P<0.001;血管顺应性r=0.869,P<0.001。结论该系统可应用于各类生理信号的采集与分析,而且在生理机能实验及动物生理学实验等相关教学领域内也有较好的应用前景。 展开更多
关键词 生理信号 数据采集 虚拟仪器 生物医学信号分析 心血管参数检测
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基于生理信号的危险作业人员心理负荷识别研究
14
作者 郝锐 郑欣 李怡霖 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期600-608,共9页
为识别危险作业岗位作业人员的心理负荷,提高人机系统可靠性,以含能材料起爆作业诱导被试人员心理负荷,采集30名被试人员在静息状态和心理负荷下的心率、脑电图和眼动信号进行心理负荷识别研究.首先,采用配对t检验与秩和检验对采集的心... 为识别危险作业岗位作业人员的心理负荷,提高人机系统可靠性,以含能材料起爆作业诱导被试人员心理负荷,采集30名被试人员在静息状态和心理负荷下的心率、脑电图和眼动信号进行心理负荷识别研究.首先,采用配对t检验与秩和检验对采集的心率、脑电图和眼动信号进行统计分析,8种脑电、3种眼动及9种心率特征在静息状态和心理负荷下具有显著变化;其次,对初选获得的生理指标分别采用Pearson相关分析、最大相关最小冗余(MRMR)算法和主成分分析(PCA)进行特征降维;最后,基于上述3种方法降维处理后得到生理指标采用Logistic Regression,KNN,SVM,XG-Boost,Decision Tree和Random Forest机器学习方法进行心理负荷识别.结果表明,基于MRMR的心理负荷特征选择结果,采用Random Forest机器学习方法具有更好的识别性能(ACC=0.917,SN=1.0,SP=0.857,F1=0.909,AUC=0.971).本研究为有效识别危险作业人员心理负荷提供了理论依据. 展开更多
关键词 危险作业 心理负荷识别 生理信号 机器学习
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基于生理信号的情感识别技术综述 被引量：6
15
作者 陈月芬 崔跃利 王三秀 《系统仿真技术》 2017年第1期1-5,共5页
情感识别是人机情感交互的前提,也是实现人机自然交互的关键。介绍了情感识别的重要性以及基于人脸表情图像与语音信号的情感识别技术研究现状;从生理学实验研究角度,阐述了心率、脑电、肌电、心电、皮电、呼吸生理信号与人类情感表现... 情感识别是人机情感交互的前提,也是实现人机自然交互的关键。介绍了情感识别的重要性以及基于人脸表情图像与语音信号的情感识别技术研究现状;从生理学实验研究角度,阐述了心率、脑电、肌电、心电、皮电、呼吸生理信号与人类情感表现的相关性,也说明建立生理信号与情感的关系模型有充分的实验依据;描述了如何利用各种信号分析和处理方法来提取生理信号特征,并通过优化合成可用于情感分类器的特征向量;着重介绍了神经网络、Fisher线性判别函数、K最近邻和多层感知器等机器学习算法应用于情感分类器的研究成果,最后展望了基于生理信号情感识别技术的应用前景,并总结了它的不足之处。 展开更多
关键词 情感识别 生理信号 特征提取 情感分类器
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用于睡眠精准分期的多模态生理时频特征提取网络
16
作者 胡凯蕾 陈景霞 +2 位作者 张鹏伟 雪雯 谢佳 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2024年第1期26-33,共8页
睡眠分期对临床疾病诊断以及睡眠质量评估至关重要。现有睡眠分期方法大多通过单通道或单模态信号,使用单分支深层卷积网络进行特征提取,这不仅阻碍了睡眠相关多样性特征的捕获,增加了计算代价,而且对睡眠分期的准确率也有一定的影响。... 睡眠分期对临床疾病诊断以及睡眠质量评估至关重要。现有睡眠分期方法大多通过单通道或单模态信号,使用单分支深层卷积网络进行特征提取,这不仅阻碍了睡眠相关多样性特征的捕获,增加了计算代价,而且对睡眠分期的准确率也有一定的影响。为解决这一问题,本文提出一种端到端的用于睡眠精准分期的多模态生理时频特征提取网络(MTFF-Net)。首先,利用短时傅里叶变换(STFT)将包含脑电(EEG)、心电(ECG)、眼电(EOG)、肌电(EMG)的多模态生理信号转换为二维时频特征图;然后,使用多尺度EEG紧凑卷积网络(Ms-EEGNet)与双向门控循环(Bi-GRU)网络相结合的时频特征提取网络,捕获与睡眠特征波形相关的多尺度频谱特征以及与睡眠阶段转换相关的时序特征。根据美国睡眠医学学会(AASM)EEG睡眠分期判据,该模型在科英布拉大学系统与机器人研究所第三组子睡眠数据集(ISRUC-S3)上的五分类任务中取得了84.3%的准确率,其宏观F1分数(m-F1)的值为83.1%,科恩卡帕(Cohen's Kappa)系数为79.8%。实验结果表明,本文所提模型实现了更高的分类准确率,推进了深度学习算法在辅助临床决策中的应用。 展开更多
关键词 睡眠分期 生理信号 多模态 多尺度 双向门控循环网络
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人体日常健康管理可穿戴设备研究进展 被引量：6
17
作者 李安安 石萍 《北京生物医学工程》 2021年第4期430-436,共7页
随着大众对便携地获得个体健康信息的需求不断扩大,可穿戴设备不仅被广泛应用于临床,还由于其智能化、微型化、便携化等特点,被逐渐应用到普通家庭日常健康管理中。本文通过PubMed及CNKI数据库对可穿戴设备的文献进行搜索,依据可穿戴设... 随着大众对便携地获得个体健康信息的需求不断扩大,可穿戴设备不仅被广泛应用于临床,还由于其智能化、微型化、便携化等特点,被逐渐应用到普通家庭日常健康管理中。本文通过PubMed及CNKI数据库对可穿戴设备的文献进行搜索,依据可穿戴设备实现的不同功能对其进行分类,简述了其应用的算法及具体分析方法,并对其在人体健康领域的发展趋势做出了展望。 展开更多
关键词 可穿戴设备 生理信号 算法 传感器 健康管理
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生理信号监测在飞行员抗荷能力训练中的应用
18
作者 秦聪聪 李心航 +2 位作者 李曦 王永春 李卓 《空军军医大学学报》 CAS 2024年第2期216-220,共5页
飞行员在驾驶高性能战斗机时常常受到持续高加速度负载,这对飞行员抗荷能力要求较高,飞行员必须经过系统的抗荷能力训练以应对这一负荷,抗荷能力不足极易发生黑视或意识丧失,威胁飞行员生命安全。抗荷训练是飞行人员的必修科目,随着各... 飞行员在驾驶高性能战斗机时常常受到持续高加速度负载,这对飞行员抗荷能力要求较高,飞行员必须经过系统的抗荷能力训练以应对这一负荷,抗荷能力不足极易发生黑视或意识丧失,威胁飞行员生命安全。抗荷训练是飞行人员的必修科目,随着各种无创生理监测设备的应用,对飞行员抗荷训练进行医务监督,对提高训练效果、预防损伤等有重要指导意义。本文将以飞行员抗荷训练为背景,解读心率、血压、血氧、呼吸机能、肌电肌力等生理参数在抗荷训练过程中的意义,对医务监督和抗荷训练的具体应用、未来发展及目前存在的问题进行梳理,旨在为飞行员科学高效的抗荷训练提供理论依据,为抗荷训练及飞行员生理变化等相关研究提供参考。 展开更多
关键词 抗荷训练 抗荷动作 飞行员 医务监督 生理信号
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基于能量阈值的双参数阈值函数在生理信号降噪中的应用
19
作者 赵薇 卓智海 张月霞 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1264-1272,共9页
针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提... 针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提高自适应性和弱信号的保真度;采用一种改进的可调节的双参数阈值函数对小波系数进行处理,在小波系数压缩程度可控的同时可以自由调节阈值函数的变化趋势。实验结果表明:改进的小波阈值去噪算法相较于两种传统去噪算法(经验模态分解算法和滤波器算法)以及12种传统小波阈值和阈值函数组合算法,在信噪比、均方根百分比和均方根误差上都具有明显的优势,并且在实测生理信号中取得了最小的平均相对误差和最小的波动性。 展开更多
关键词 小波变换 能量梯度阈值 改进阈值函数 生理信号 去噪
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呼吸信号的非接触式测量 被引量：5
20
作者 单禹皓 陈通 +1 位作者 温万惠 刘光远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期43-44,75,共3页
改进设计了一种基于Kinect体感相机的呼吸信号非接触式测量方法。该方法适用于坐立姿势下呼吸信号的遥测。在控制实验下,遥测得到的呼吸率接近于接触式测量得到的呼吸率(相对误差0.4%),且遥测的呼吸信号可以显示不同的呼吸模式。
关键词 生理信号 呼吸信号 非接触式测量
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