心电信号采集及心理压力识别算法研究

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慢性心理压力对人体的健康产生威胁,构建有效的心理压力评估系统可以帮助识别心理压力状态,进而实现适当干预。心电信号蕴含丰富的情感信息,本文设计了一个以心电信号为核心的心理压力评估系统,实现了心电信号采集的12导联硬件电路和基于多生理参数决策层融合实现心理压力识别的软件分析系统。首先,本文基于心电信号特点设计了一种以采集处理为主要功能的12导联心电信号采集电路,包括信号放大、信号滤波、模/数转换、串口通信等功能模块。该电路可以采集人体胸部表面和四肢的心电信号,然后对心电信号进行两级放大、滤波以及基于MSP430芯片的模/数转换,最后转变为串行数据经过串口传送给计算机供后续算法处理。然后,根据心理压力诱发原理设计压力诱发程序对受试者进行刺激,利用本文设计的心电信号采集电路采集心电信号,通过美国的多导生理记录仪MP150采集表面肌电信号和手指脉搏波信号。采集了9名受试者共36组心电信号,18组表面肌电信号,18组手指脉搏波信号作为心理压力状态评估的数据源,其中的18组心电信号9组表面肌电信号,9组手指脉搏波信号为静息状态下的生理信号,作为识别心理压力的对照组。最后,基于D-S证据理论构建多生理参数决策层融合方法识别心理压力。首先对采集到的数据进行初步处理,提取特征以及初级压力识别,然后基于D-S证据理论对心电信号、表面肌电信号和手指脉搏波信号做决策层融合评估心理压力状态。三种生理参数的数据经过融合后的心理压力最高信任度达0.9987,比融合前单一参数识别心理压力的最高信任度0.8667高出了0.1320。经过多生理参数融合以后的实验结果表明,融合后的评估结果比单一信号的评估结果提高了,既验证了心电信号采集和分析系统的有效性也证明了基于多生理参数的心理压力状态评估融合模型的优越性。
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