基于光电脉搏波的警觉度检测研究

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警觉度是指人体长时间对事物的持续注意力以及对应激事件的反应能力或警惕性的能力。早在第二次世界大战时期就展开了警觉度的研究,由于警觉度下降会对健康与安全造成严重损失,人们一直探索合适的警觉度检测手段。早期通过主观自评或他人主观评价判断警觉度水平,这类方法由于个人的认知差异导致,警觉度的检测存在较大误差,因而渐渐地转向基于生理指标对警觉度的客观检测。随着智能可穿戴技术的发展,使得各种信号的采集变得简单,也使得警觉度检测不断往智能快速便携的方向发展。脉搏波相对于其他生理信号更方便获取且蕴含着丰富的生理信息,目前通过脉搏波特征对警觉度的检测已被证实可行。但是由于脉搏波可取的特征非常多,运算量大,包含冗余和无效的信息多,可能会增加算法的复杂度影响警觉度识别算法的性能。另一方面心电信号中心率变异性是最具价值的警觉度生理指标,而脉搏波与心电信号同属于心源性信号,若脉率变异性同样能达到较高的警觉度识别率,则为警觉度检测提供了更加快速便携的警觉度检测方案。因此本文在前人的研究基础之上进一步优化警觉度检测方案,将完成两个目标:一是以光电脉搏波信号作为基础生理数据建立小型规模的警觉度数据库;二是针对脉率变异性特征展开警觉度检测的研究。本文的主要工作和研究内容:第一,模拟警觉度下降过程相似的实验并设计警觉度标注方案,通过文献分析和心理学医生的专业指导选择警觉状态诱导方法和实验设置。在清醒-睡眠入睡过程中采集脉搏波数据,利用三轴加速度的振动波幅和入睡时间标记警觉状态,最终获得180个5分钟时长片段含高、中、低警觉度样本的光电脉搏波数据,利用可视化工具HDFView软件将数据编写成HDF5格式形成数据库。第二,采用形态学滤波清洗原始数据,通过阈值法检测出峰值,从而计算出脉率变异性各项特征。通过显著性分析和主成分析提取特征,获得了 SDNN、nLF、nHF、LF/HF 4个显著性特征和2个主元特征。其中SDNN是警觉度下降最为敏感的特征,警觉度下降过程中伴随着HF增加和LF、LF/LF降低。第三,利用显著性特征和主元特征与原始脉率变异性特征构建支持向量机分类模型进行对比,结果表明三种模型的警觉度识别率较高都在75%以上。主元特征SVM模型识别率最高,但主元特征的含义具有一定模糊性不如原始特征的解释性强,显著性特征SVM模型计算简单、特征明确、分类效果较好,更适用移动便携式的警觉度检测,验证了脉率变异性在警觉度检测的可行性与适用性。
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