基于可穿戴技術的信息處理與數(shù)據(jù)融合算法研究.pdf

1、隨著電子信息行業(yè)的迅猛發(fā)展，智能可穿戴技術以其信息化、智能化、易攜帶等優(yōu)勢逐步走入人們的生活。無論是在醫(yī)療保健行業(yè)、還是在野外救援方面均有非常重要的現(xiàn)實價值。但是，目前國內大部分可穿戴設備仍處于基礎研究階段，一些成形的產(chǎn)品技術含量不夠，并非用戶剛需，產(chǎn)品價格也虛高。
　　對此，本課題基于可穿戴技術的信息處理與數(shù)據(jù)融合算法，設計了一款完整的具有環(huán)境參數(shù)及人體生理參數(shù)監(jiān)測的可穿戴信息監(jiān)測系統(tǒng)。該系統(tǒng)結合無線傳感器網(wǎng)絡技術與服裝藝術設計

2、的優(yōu)點，打破了傳統(tǒng)服裝設計的局限性。同時采用無線傳感器網(wǎng)絡技術全面、高效、經(jīng)濟的布置監(jiān)測節(jié)點，可將人們從線路復雜而受限制的有線設備中解脫出來，使佩戴者具有更高的活動程度和靈活性。
　　本文運用VS2010、.NET、SQL2008、IAR等軟件平臺等對系統(tǒng)的服裝體系架構、心率采集模塊、上位機在線信息監(jiān)測等進行了軟件和硬件方面的設計與信息處理;通過對加速度傳感器模塊三軸數(shù)據(jù)的分析，提出了不同的人體姿態(tài)判別算法。采用基于單一加速度傳感

3、器的經(jīng)驗值摔倒算法實現(xiàn)了人體摔倒的基本識別;針對猛然彎腰等運動所引起的誤判，提出了基于二次判斷的摔倒檢測算法;同時結合數(shù)據(jù)融合理論提出了基于SVM分類算法的人體姿態(tài)識別算法，從而為分類問題提供了良好的泛化能力。為降低噪聲對無線信號的干擾，本文采用了卡爾曼濾波算法對人體的不同姿態(tài)進行了濾波處理，提高了判別的準確度。
　　本文融合了信息管理平臺的優(yōu)點同時引入硬件控制平臺和串口通信技術對在線信息監(jiān)測系統(tǒng)進行了設計，真正實現(xiàn)了對各無線信息