【摘要】：呼吸是一種至關(guān)重要的生理參數(shù),人體生命維持離不開呼吸運動,對呼吸情況進行檢測能及時有效獲得人體健康信息,預(yù)防疾病的發(fā)生。本課題采用微波非接觸式方法檢測人體呼吸信號,較于傳統(tǒng)方式有諸多優(yōu)勢,例如穿透衣服被褥等障礙物,避免電子傳感器件與人體直接接觸,且能遠距離無創(chuàng)檢測呼吸。本課題研制出微波呼吸檢測前端系統(tǒng)以檢測人體呼吸;提出經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解與凝聚層次聚類算法完成對人體長時間呼吸過程中的異常呼吸狀況的識別:提出兩種呼吸暫停識別方法,搭建基于三路微波雷達通道的睡眠呼吸暫停監(jiān)測系統(tǒng)。論文的主要研究內(nèi)容包括:(1)驗證了微波非接觸式檢測呼吸的可靠性。本課題研制出基于微波雷達檢測人體呼吸的前端系統(tǒng),包括放大模塊、供電驅(qū)動、報警模塊、近紅外檢測模塊。本課題利用傳統(tǒng)商用鼻氣流設(shè)備YH-600B與微波檢測前端同時對人體進行呼吸信號采集,對比分析驗證了微波檢測呼吸信號的可靠性。(2)人體呼吸過程中除正常呼吸外,還有各種異常呼吸狀態(tài)。每種呼吸異常狀態(tài)長時間頻繁出現(xiàn)都有不同的病理誘因,需要通過識別判斷人體長時間呼吸過程中的呼吸狀況以達到對疾病提早診斷。鑒于此,本文提出用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法識別呼吸頻率異常并提取異常狀態(tài)時間,并比較分析EMD、EEMD、CEEMD識別結(jié)果;提出凝聚層次聚類算法對呼吸幅度異常進行識別并提取異常狀態(tài)時間。在此實現(xiàn)兩種算法識別基礎(chǔ)上,完成對庫斯莫爾呼吸、淺快呼吸、深慢呼吸、淺慢呼吸識別并進行異常時間提取。(3)為了識別判斷睡眠呼吸暫停并解決睡姿體位變化對判斷呼吸暫停的影響,本文提出短時過零率法、短時積分法、K-means聚類三種算法完成對體動信號識別,基于睡眠人體兩側(cè)微波通道采集呼吸信號幅度相異性基礎(chǔ)上實現(xiàn)對體位信號的識別。在以上研究基礎(chǔ)上,本課題提出了兩種呼吸暫停識別算法:加窗能量譜法與WA-EMD加能量譜法,并做比較分析。本課題搭建了基于三路微波通道的睡眠呼吸暫停監(jiān)測系統(tǒng),通過對10組正常人群睡眠測試,驗證了該系統(tǒng)可以識別判斷睡眠呼吸暫停。本課題的研究工作實現(xiàn)了基于微波非接觸式檢測人體呼吸,識別了人體長時間呼吸過程中的各種異常呼吸狀態(tài),預(yù)防長時間呼吸異常對人體造成的傷害。本課題研究還實現(xiàn)對睡眠呼吸暫停的判斷識別并同時解決睡姿變化對呼吸暫停判斷的影響,可對睡眠呼吸暫停進行有效診斷以減少帶給人們危害。
【圖文】：

１）壓力法逡逑人體進行呼吸運動時，由于呼吸氣流的存在與流動，會使口腔之產(chǎn)生相關(guān)規(guī)律變化，且變化明顯。通常檢測口鼻處的溫度變化數(shù)據(jù)，因口腔鼻部直接與外界環(huán)境相接觸，易受外界溫濕度影據(jù)分析處理困難，且應(yīng)用環(huán)境較為局限，故常用的方法利用高設(shè)法感受人體呼吸時口鼻處的壓力變化，從而從檢測信息中提運動時，呼吸氣流通過時，壓力變化較微弱，故要求高靈敏度常將壓力傳感器放置于口腔上方或鼻腔內(nèi)部，呼吸氣流流過時實時感受呼吸壓力變化，經(jīng)過運算放大器處理，增益壓力變化的變化量轉(zhuǎn)化為與呼吸運動規(guī)律周期一致的電壓信號，此時根化得出人體呼吸信息。壓力傳感器長時間與人體直接接觸，造不適，待測者的監(jiān)測體驗不佳，故因檢測體驗不良限制其廣泛吸比較微弱，，很難通過壓力法檢測到呼吸信號，容易受到運動）呼吸聲音檢測法逡逑

邐測逡逑—雷達檢測呼吸逡逑圖１－３非接觸式呼吸檢測方法逡逑（１）潤流法逡逑當(dāng)２００５年加拿大Ａｌｅｘ邋Ｒｉｃｈｅｒ團隊研制出一種基于電磁感應(yīng)原理的非接觸式逡逑檢測人體呼吸的設(shè)備，可實現(xiàn)被測者睡眠呼吸狀態(tài)檢測。該設(shè)備將物理電磁線逡逑圈放置于測量者的床墊下面，避免與人體生物電的干擾，利用物理電磁線圈，逡逑電阻和反相器組成穩(wěn)態(tài)振蕩器。逡逑Ｒ２邋Ｓ邐Ｒ３邋＿逡逑Ｒ１逡逑＇邐邐ｗｖ邐＾１邐１邐逡逑圖１－４雙穩(wěn)態(tài)型振蕩電路圖逡逑由法拉第電磁感應(yīng)定理可知，流經(jīng)電磁線圈的電流是具有特定頻率變化的逡逑５逡逑
【學(xué)位授予單位】：天津工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R318;TP212

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本文編號：2636370