柔性压电薄膜传感器在呼吸信号检测中的应用研究

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呼吸信号是人体重要的生理信号之一,其有效检测能帮助人们了解自己的身体健康状况,及时预防如呼吸疾病和因呼吸引发的其他病症。传统接触式的呼吸信号检测法如多导睡眠仪检测法、压电陶瓷的压电检测法,往往需要传感器长期佩戴且其材质采用刚性材料,给病人生理和心理带来了极大的不适感,对于人体呼吸信号检测有一定的局限性。因此,有效的呼吸信号检测方式和处理分析方法对呼吸类疾病的诊断具有重要的研究意义。本文主要针对于柔性压电传感器的制作、呼吸信号的采集与处理方法进行了研究,内容总结如下:首先,针对刚性材料类传感器的弊端,本文提出了一种基于聚偏氟乙烯-三氟乙烯(PVDF-TrFE)/氧化锌(ZnO)的复合柔性呼吸压电传感器的设计方案。利用搭建的静电纺丝装置,制备了含ZnO为0wt%(纯PVDF-TrFE)、0.1wt%和0.2wt%的PVDF-TrFE/ZnO复合柔性压电薄膜,在扫描电镜下观察了不同薄膜样品纤维的纳米级微观形貌结构,探究了不同质量分数的ZnO对复合压电薄膜纤维微观结构的影响。其次,以压电薄膜作为功能层,设计并封装成柔性压电传感器。通过电响应输出实验测试了含ZnO不同质量分数的复合压电传感器的开路输出电压,对比表明,含ZnO为0.2wt%的PVDF-TrFE/ZnO压电传感器压电性能最优,开路输出电压达到了19.5V,比纯PVDFTrFE压电传感器提升了51.2%。针对性能最优的压电传感器,进行了响应时间测试、稳定性测试和肘关节运动信号检测。以该压电传感器作为前端采集器,搭建了信号采集系统,实现人体呼吸信号的采集。再次,利用信号采集系统进行呼吸信号采集,验证该压电传感器对于几种呼吸信号的动态检测效果。针对原始呼吸信号中含有的噪声问题,基于小波变换的原理,本文提出双变量阈值函数的去噪算法,以去噪后的均方误差和信噪比两个参数作为性能指标,表明该算法的去噪效果优于传统的软阈值和硬阈值函数。最后,本文采用了一种一阶差分算法和设置阈值法相结合的方法,用于对去噪后的呼吸信号进行波峰和波谷标记,并根据标记对呼吸信号提取了波峰走势和呼吸波周期两个时域信息。针对于呼吸暂停信号检测,提出了一种基于等效模型的呼吸暂停识别方法,并通过10组实验验证了该方法的准确性。
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