基于皮肤电信号和反应时间的人体反应速度测量系统的设计

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反应速度是人体运动能力的一个重要体现,反应速度测量系统不仅可以帮助测试者测量自己的反应速度,还可以根据反应速度查看自己的身体机能状况,也能够帮助运动员等特定的群体判断自己的训练效果。反应速度的测量常以反应时间作为指标,但很少有通过内在生理信息研究反应速度的。交感神经系统在人体应对外界刺激时会产生相应的活动且不同个体在面对相同刺激时交感神经系统的变化也有差异,而皮肤电信号常被用来反映交感神经系统的变化情况。因而,本课题创新性地将皮肤电信号和反应时间相结合,研究人体反应速度并设计了一种基于皮肤电信号和反应时间的人体反应速度测量系统,主要研究内容如下:1.硬件方面,设计了皮肤电阻和皮肤电压的采集电路,包括调理电路、主控电路和蓝牙电路等。使用AD8221、OP37和LM324DT对皮肤电压进行放大、滤波;采用惠斯通桥式电路对皮肤电阻进行测量,将人体作为一个桥臂,通过桥电路输出电压的变化计算人体皮肤电阻;选择STM32F103C8T6作为主控芯片,并通过HC-09蓝牙模块与上位机通讯。在对硬件电路仿真的基础上进行PCB板设计并制板焊接,最终电路系统达到预期要求。2.软件方面,在Lab VIEW环境下实现了以二阶系统单位阶跃响应的数学模型为基础的反应时间测量系统的设计。该系统以摇杆作为交互工具,根据测试者对阶跃信号响应的跟随情况来衡量反应速度,选择延迟时间、稳定时间、过冲时间和过冲值评价反应速度。此外,在Lab VIEW中接收下位机数据,实时显示皮肤电阻、皮肤电压以及摇杆信号,并保存数据。3.反应速度分析方面,设计实验采集200名测试者的数据。通过分析实验数据可知,不同反应速度的测试者皮肤电信号变化趋势不同。因此,可根据皮肤电信号的变化快慢趋势与对目标曲线跟随的及时性和稳定性来综合分析反应速度,选取特征值,划分反应速度等级。本课题将反应速度分为五个等级,使用层次聚类、K最近邻、学习向量量化和广义回归神经网络分类器对反应速度进行等级划分,其中,广义回归神经网络分类器的准确率最高,可达95%。经验证,本系统具有较好的实用性和准确性,能够满足日常对反应速度的测量。
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