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在智能科技高速发展的大环境下,智能服装成为服装行业的一个新的研究热点,其在运动领域与健康监护领域逐渐发展成熟,已有较多研究成果;在前人学者大量研究的基础上,本文从现有智能服装的关键技术、心率监测方法、心率监测位置与监测模块方面归纳总结,对心率监测模块与服装结合的位置进行相关研究。论文选择医用动态心电图Holter的三通道和十二通道导联线贴电极的17个不同位置为心率监测位置;通过静、动态实验获取心率监测模块与服装结合的最佳位置;最后借助验证实验,验证结果的准确性和可靠性。本文的主要研究内容如下:(1)预实验初步筛选实验监测有效位置。通过对1个实验对象,静、动态实验,静坐、平躺、步行和跑步动作下,用S标准仪监测的心率值和在17个位置上用R监测的心率值,进行SPSS相关性分析,并从17个位置筛选出与标准值相关性好的位置,得出静坐动作下P1、P12、P13和P17监测位置;平躺动作下的P1、P6、P12和P13监测位置;步行动作下的P1、P16和P17监测位置;跑步动作下的P1、P6监测位置。(2)静、动态实验得出最佳监测位置。通过对10个实验对象,再次进行静、动态实验后,利用相关性分析方法分析得出在静坐动作下,P1位置监测的心率值为最佳;在平躺动作下,P6位置监测的心率值为最佳;在步行动作下,P1和P17位置上监测的心率值为最佳;在跑步动作下,P6位置上监测的心率值为最佳。(3)实验数据分析。采用SPSS回归分析方法,对各个动作下,标准值和选择的位置上所监测的心率值,进行回归分析,并得出标准心率值和监测心率值之间的关系。(4)设置静坐动作为S、平躺动作为L、步行动作为W和跑步动作为R;设置P1、P6和P17为x_a、x_b和x_c。分析出的回归方程如下:在静坐动作下的回归方程为,y_S=58.139+0.230x_a;在平躺动作下的回归方程为,y_L=60.641+0.203x_b;在步行动作下的回归方程为,y_W=45.077+0.346x_a+0.161x_c;在跑步动作下的回归方程为,y_R=104.493+0.206x_b。(5)验证实验。利用威尔科克森符号等级检验与符号检验两种方法,验证表明P1、P6和P17位置上监测的心率值是有效可靠的。最终主观评价可监测心率服装的穿着舒适性,并搭建在静坐、平躺、步行和跑步动作下的心率监测系统。