【摘 要】
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检测睡眠状态下呼吸率、心跳率和翻身情况等信息有助于疾病预防和健康管理.设计了基于压电陶瓷的非接触式多通道睡眠信息检测系统;通过嵌入床垫的多个压电陶瓷传感器感知人体
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院 合肥230601
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检测睡眠状态下呼吸率、心跳率和翻身情况等信息有助于疾病预防和健康管理.设计了基于压电陶瓷的非接触式多通道睡眠信息检测系统;通过嵌入床垫的多个压电陶瓷传感器感知人体微小震动引起的压力变化,基于区域短时能量分布的体动姿态识别算法和自回归参数模型功率谱估计计算呼吸率;将胸腔振动位移信号转化为加速度信号以分离心跳信号,采用快速集合经验模式分解算法和自适应特征波定位算法计算心跳率.实验结果表明,该方法呼吸率平均误差小于3％,心跳率平均误差小于5％.
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