面向智能服裝的多生理信息融合的情緒判別研究.pdf

1、智能服裝作為一種智能健康監(jiān)護(hù)系統(tǒng)，它擔(dān)負(fù)著檢測(cè)人體各種生理信號(hào)的功能，并將采集的生理信號(hào)通過醫(yī)學(xué)健康診斷平臺(tái)進(jìn)行在線分析、診斷、處理，來達(dá)到健康監(jiān)護(hù)的最終目的。由于人體的各個(gè)器官組織是相互作用、相互協(xié)調(diào)工作的，單一的生理指標(biāo)有時(shí)不足以反映人體的健康狀況。近年來，醫(yī)學(xué)信息的多模式監(jiān)護(hù)技術(shù)在臨床中得到更多的重視，因?yàn)樗鼘⒈O(jiān)測(cè)到的多生理信號(hào)結(jié)合起來，可彌補(bǔ)醫(yī)生人工推理和綜合判定主觀上的不足，以提高醫(yī)療診斷的效率和可靠性。本論文的主要工作有：<

2、br>　　 首先，介紹了智能可穿戴系統(tǒng)的相關(guān)背景知識(shí)，在面向智能服裝在線醫(yī)療診斷的基礎(chǔ)上，提出了建立面向智能服裝多生理信息融合的情緒判別模型的框架。
　　 其次，通過對(duì)多源信息融合的理論研究，探討了融合分類算法的理論和應(yīng)用，重點(diǎn)研究了BAYES判別法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集合理論以及D-S證據(jù)理論，還詳細(xì)介紹了支持向量機(jī)及其理論基礎(chǔ)——統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論、支持向量機(jī)的核心思想——核函數(shù)，以及支持向量機(jī)的二元分類算法和多元分類算法。重點(diǎn)

3、探討了支持向量機(jī)作為分類融合算法在多生理信息融合上應(yīng)用的優(yōu)缺點(diǎn)。
　　 再次，從生理機(jī)理的角度介紹了用于模型建立所需要采集的三種生理信號(hào)：心電(ECG)、呼吸(RSP)、體溫(TEM)，并介紹了RSA(Respiratory Sinus Arrhythmia,呼吸性竇性心律不齊)的生理現(xiàn)象，RSA生理現(xiàn)象的引入對(duì)情緒判別識(shí)別率的提高有一定幫助。對(duì)三種生理信號(hào)以及RSA生理現(xiàn)象的特征提取的方法進(jìn)行了研究，介紹了特征值選擇方法：序列

4、極小化方法，因?yàn)樘卣髦颠x取的好壞直接影響情緒判別識(shí)別率的高低。
　　 接著，對(duì)多生理信息融合的方法和應(yīng)用進(jìn)行了探討。通過采集在特定誘導(dǎo)環(huán)境下的三種人體生理信號(hào)，并結(jié)合情緒主觀調(diào)查表，對(duì)這三種生理信號(hào)進(jìn)行了特征提取、特征選取、數(shù)據(jù)分析和分類處理，用MATLAB語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了基于支持向量機(jī)的多生理信息融合的情緒判別模型，取得了較高的情緒識(shí)別率。
　　 最后，通過LabVIEW和MATLAB實(shí)現(xiàn)了面向智能服裝的多生理信息融合的情緒