【摘 要】
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随着经济与科技的发展,久坐的生活方式越来越普遍,保持长时间坐姿而不进行体育活动有着潜在危害。久坐会导致心脏机能的衰退,容易引发胸闷甚至导致心肌衰弱、动脉硬化、冠心病等心血管疾病的发生。随着人们对健康状况的关注需求迫切,常规监测手段如心电图、多导睡眠仪等已无法满足日常预防疾病的需求,主要原因是目前监测设备存在束缚性、操作复杂以及成本较高的问题,无法展开个人日常监测;同时作为反映人体健康的重要信息,心
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随着经济与科技的发展,久坐的生活方式越来越普遍,保持长时间坐姿而不进行体育活动有着潜在危害。久坐会导致心脏机能的衰退,容易引发胸闷甚至导致心肌衰弱、动脉硬化、冠心病等心血管疾病的发生。随着人们对健康状况的关注需求迫切,常规监测手段如心电图、多导睡眠仪等已无法满足日常预防疾病的需求,主要原因是目前监测设备存在束缚性、操作复杂以及成本较高的问题,无法展开个人日常监测;同时作为反映人体健康的重要信息,心率和呼吸率是日常监测的重要内容,而目前市场上的智能手环等设备虽束缚性较低,但无法获取逐次心跳和呼吸间隔,临床价值不高。针对以上问题,本文展开了关于面向坐姿下心率呼吸率的无束缚监测方法研究。（1）检测系统:通过介绍心冲击（BCG）信号和呼吸信号的特点以及产生原理,提出了基于体振信号的采集方法,利用柔性PVDF压电薄膜传感器采集人体坐姿下的BCG信号和呼吸信号,针对传感器的主要结构及工作原理,结合电荷放大器和上位机,搭建了一套面向坐姿的心率呼吸率监测系统。（2）心率和心跳周期提取方法:针对目前基于BCG信号的心跳周期提取方法存在的不足,提出了一种基于BCG信号最大J尖峰的心跳周期提取算法。首先对原始BCG信号进行预处理,主要包括基线漂移和高频干扰信号的去除,然后利用短时自相关函数和短时平均幅度差函数构建心跳周期函数,并根据估计值对BCG信号进行窗口划分来寻找BCG信号的最大J尖峰;最后依据J尖峰构建当前BCG信号的心跳模板,最后结合模板匹配来定位逐次心跳位置,从而获得心率和心跳周期。（3）呼吸率和呼吸间隔提取方法:对原始呼吸信号进行预处理,主要包括去除基线漂移和高频干扰信号;然后结合呼吸信号的周期与幅值特点建立阈值经验公式,最后通过动态更新阈值,自适应定位呼吸波峰位置从而提取呼吸率和呼吸间隔。（4）医学对比实验:与多导睡眠监测仪进行对比试验,分析不同坐姿下两种方法分别提取的结果,表明心率相对误差不超过2.41%,准确率不低于97.59%,心跳周期平均差值不超过30ms;呼吸率相对误差不超过3.92%,准确率不低于96.08%,呼吸间隔平均误差不超过144.48ms,验证了本文心率呼吸的提取方法具有较高的检测精度和鲁棒性,能够满足个人日常无束缚生理信息监测。
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