【摘 要】
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健康是士兵战斗力的基础,康复训练是士兵伤员全面恢复健康的重要环节。但康复训练本身存在风险,如肌肉过度劳损、摔倒、情绪不稳定等。本文针对这些风险,基于可穿戴传感器设计一套实时监测伤员肌肉疲劳、摔倒和情绪状态的方案,帮助监护人员掌握伤员身体状态,合理安排康复训练节以防范风险,或在发生事故后及时救助。首先,基于可穿戴表面肌电（Surface Electromyography,s EMG）传感器,提出肌肉
【基金项目】
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“十三五”装备预研领域基金（一般项目）-“智能可穿戴态势感知与单兵辅助决策系统”（No. JZX7Y20190252031101）； 装备预研教育部联合基金（一般基金）项目-“单兵作战系统信息集成与智能化感知技术”（No.6141A02022371）；
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健康是士兵战斗力的基础,康复训练是士兵伤员全面恢复健康的重要环节。但康复训练本身存在风险,如肌肉过度劳损、摔倒、情绪不稳定等。本文针对这些风险,基于可穿戴传感器设计一套实时监测伤员肌肉疲劳、摔倒和情绪状态的方案,帮助监护人员掌握伤员身体状态,合理安排康复训练节以防范风险,或在发生事故后及时救助。首先,基于可穿戴表面肌电（Surface Electromyography,s EMG）传感器,提出肌肉疲劳监测方法。该方法引入多源s EMG信号,以注意力机制优化长短期记忆网络（Long Short-Term Memory,LSTM）提取肌肉疲劳相关特征,能够准确监测肌肉疲劳情况;同时,该方法具备自动识别并筛选无效信号的功能,解决了康复训练中s EMG信号时有时无的问题。接着,基于可穿戴惯性测量单元,提出摔倒监测方法。该方法确定了加速度和角速度信号中与摔倒相关的时域和频域特征,经主成分分析降维后用非线性支持向量机分类,能够准确地监测伤员在正常活动时突然摔倒这类事故。然后,基于可穿戴脑电传感器,提出情绪状态监测方法。利用卷积神经网络与LSTM组合提取空间域和时域特征,监测伤员的情绪状态,能够对损害伤员精神健康的恐惧、紧张这类情绪起到一定的监测效果。最后,搭建了原理样机实现上述方案,并测试了各项功能,达到预期指标。
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