【摘 要】
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为提高日常行为下心率监测准确率,用多传感器融合的方法分别融合与生物电生理和生物机械力密切相关的心电、脉搏波信号,实现基于Android平台的高可靠、穿戴式心率监测系统.使
【机 构】
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东北大学中荷生物医学与信息工程学院,医学影像计算教育部重点实验室东北大学,沈阳药科大学医疗器械学院
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为提高日常行为下心率监测准确率,用多传感器融合的方法分别融合与生物电生理和生物机械力密切相关的心电、脉搏波信号,实现基于Android平台的高可靠、穿戴式心率监测系统.使用本系统和ST-1212心电工作站进行了18例日常行为下不同动作不同强度的同步采集和分析实验.通过分析信号时域特征得到反映信号质量高低的信号质量指数,根据质量指数自适应调节卡尔曼滤波器对两路信号获得的心率做最优估计,最后通过卡尔曼滤波残差调节权重得到融合心率.结果表明,融合心率相比单从心电或者脉搏波信号所得心率准确度提高46%以上。该系统通过多传感器融合的方式能有效降低干扰对心率估计的影响,可相对长时间地进行心率低负荷连续监测.
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