基于可穿戴传感器的远程健康监护技术研究-信号与信息处理专业论文.docx

万方数据 万方数据 南京邮电大学学位论文原创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 本人学位论文及涉及相关资料若有不实，愿意承担一切相关的法律责任。 研究生签名： 日期： 南京邮电大学学位论文使用授权声明 本人授权南京邮电大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子文 档；允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索； 可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编本学位论文。本文电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。论文的公布（包括刊登）授权南京邮电大学研究生院办理。 涉密学位论文在解密后适用本授权书。 研究生签名： 导师签名： 日期： 摘要 随着国内老龄化、空巢化现象的日趋严重，老年独居群体的日常健康保护问题逐渐得到 人们的广泛关注，类似移动医疗、网络医院等新颖的远程医护概念也逐渐被人们所了解并认 可。论文以远程健康监护系统作为研究背景，首先分析阐述了可穿戴传感器技术、ZigBee 通 信技术以及无线传感器网络在远程健康监护系统中的应用价值。其次，论文研究了两项基于 可穿戴传感器采集的重要体征参数：心电信号和人体行为状态。根据系统的实际需求，论文 对现有检测算法进行了相应的优化工作，在计算精确度、时间复杂度等方面均取得了不错的 改进效果。 针对传感器节点的功耗控制以及 ECG 信号的噪声抑制问题，论文提出了基于小波变换和 短时自相关变换的动态 ECG 检测算法，以心电信号 R 波的类周期特性取代传统算法中 QRS 波段特征来作为算法研究的核心。论文提出的算法利用 Mexican-hat 小波对心电信号进行多尺 度分解逼近，对肌电干扰、运动伪迹、基线漂移、工频干扰等常见干扰有很好的抑制的作用。 另外，考虑到传感器节点的功耗控制问题，算法采用短时自相关函数提取 R 波的类周期特性 并进行峰值检测，在保证心率计算精确度的基础上，有效降低了节点的计算复杂度。 最后，为了对监护对象的身体状态做出更准确更全面的判断，论文提出了基于多阈值判 断的跌倒检测算法。该算法选用 SMV、能量以及倾角三个跌倒特征量，并对三者的计算方法 进行了优化，从而取代常用的单阈值跌倒检测算法以提升跌倒检测的精确度。最后，利用 Tiny-OS 平台的 shimmer 节点采集不同状态下的跌倒数据，通过实验分析验证，结果表明本 文提出的算法在跌倒判断精确度方面符合实际应用需求。 关键词： 可穿戴传感器， ZigBee 技术， 远程健康监护， ECG， 跌倒检测 I Abstract With the aging and empty-nest phenomena have become increasingly serious in our country, people began to pay more attention on the elderly health problems. This paper takes the remote-health-monitoring system as the background, and firstly studies the application value of the wearable sensors and the ZigBee technology in WSN. Secondly, this paper studies two characteristic parameters of the wearable sensors about its application on the remote-medical-monitoring system: the ECG signals and the Fall-Detection signals. Furthermore, the proposed algorithm proposed by this paper enhances the calculation accuracy and abates the time complexity. Considering the noise of the ECG signals and the power consumption problem of sensor nodes, this paper puts forward the ECG detecti