【摘要】：提出一種基于SoC并利用PVDF非接觸式傳感帶對多維度生理信號進行實時處理的硬件化算法。從PVDF壓電薄膜傳感帶中獲取生理信號,經(jīng)過前端電荷放大、濾波、ADC采樣后進入可編程邏輯器件FPGA。算法采用流水線設計,提取生理信號的特征值、計算體動合成指數(shù),通過軟核處理器Nios接收硬件化計算結(jié)果,對睡眠狀態(tài)進行最終識別。經(jīng)實驗對比驗證,該算法能在19 ms內(nèi)識別人體睡眠時的肢體律動、正常呼吸、呼吸暫停3種狀態(tài),極大地縮短了軟件處理的時間,同時為醫(yī)生診斷呼吸暫停綜合癥提供病理依據(jù),在醫(yī)院臨床和家庭監(jiān)護方面具有參考價值。
[Abstract]:A hardware algorithm for real-time processing of multi-dimensional physiological signals based on SoC and PVDF non-contact sensing band is proposed. The physiological signal is obtained from the PVDF piezoelectric thin film sensing band. After the front end charge amplification, filtering, ADC sampling, it enters the programmable logic device FPGA.. The algorithm adopts pipeline design, extracts the eigenvalue of physiological signal, calculates the volume motion synthesis index, receives the hardware calculation result through the soft core processor Nios, and finally recognizes the sleep state. The experimental results show that the algorithm can recognize the three states of limb rhythm, normal breathing and apnea during human sleep within 19 ms, which greatly shortens the processing time of software. At the same time, it provides pathological basis for the diagnosis of apnea syndrome, and has reference value in clinic and family monitoring.
【作者單位】： 武漢大學物理科學與技術學院;
【分類號】：TN79;TN911.7

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本文編號：2266334