【摘 要】
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糖尿病已成为全球第一大慢性病,截止2021年,全世界糖尿病人数多达5.37亿。糖尿病最常见的并发症是糖尿病足,该症病变会伴随着足底神经、肌肉等组织功能失常,且与足底各区域压力、温度以及血氧饱和度的异常存在密切联系。为了预防和治疗糖尿病足,本研究根据该病发病机理,将材质柔软,压阻线性关系优秀的柔性压力传感阵列,体积小巧、高精度的红外温度和血氧传感融合于一个系统。本文基于STM32单片机,通过对采样电
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糖尿病已成为全球第一大慢性病,截止2021年,全世界糖尿病人数多达5.37亿。糖尿病最常见的并发症是糖尿病足,该症病变会伴随着足底神经、肌肉等组织功能失常,且与足底各区域压力、温度以及血氧饱和度的异常存在密切联系。为了预防和治疗糖尿病足,本研究根据该病发病机理,将材质柔软,压阻线性关系优秀的柔性压力传感阵列,体积小巧、高精度的红外温度和血氧传感融合于一个系统。本文基于STM32单片机,通过对采样电路、硬件外设程序的创新改进和调试,研制了一款高采样率、精度高、稳定性强,且能同时采集人体足底压力、温度、血氧三种体征数据的足底多传感步态检测系统。针对曲线拟合常用的最小二乘法易受异常点干扰较大的不足,且在实际使用时采集到的数据还会受到工艺缺陷、硬件干扰及外界环境等因素的影响,本文利用最小二乘法和广义回归神经网络算法（GRNN）对柔性传感阵列的压-导关系进行拟合分析,通过几种误差指标衡量两种算法对传感器阵列压-导关系的拟合效果,从而得到最能提升足底压力采样精度的算法以及能应用于本系统的力-导的映射曲线。本文采用的足底多传感步态检测系统软件,将采集到的足底压力数据转化为压力云图的形式,实现了足底压力等信息的实时显示。本文利用GRNN对足底传感阵列数据进行拟合,有效地提高了压力数据精度,使得足底多传感系统的相对误差降至2.89%,更好地反应出检测者的足底压力分布,为糖尿病足病况分析提供可靠的测试平台和高精度环境。
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