基于多生理参数的人体疲劳动态检测研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题的研究背景及研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 基于生理信号的运动疲劳识别基础理论 | 第15-23页 |
| 2.1 疲劳的产生机理 | 第15-16页 |
| 2.2 运动性疲劳的检测 | 第16-17页 |
| 2.3 运动疲劳程度的量化 | 第17-19页 |
| 2.4 疲劳相关的生理信号基础理论 | 第19-22页 |
| 2.4.1 心率 | 第19-20页 |
| 2.4.2 体温和运动能耗 | 第20页 |
| 2.4.3 血氧饱和度 | 第20-21页 |
| 2.4.4 体脂率 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 多生理参数检测系统硬件设计 | 第23-36页 |
| 3.1 硬件设计总体方案 | 第23页 |
| 3.2 最小系统模块 | 第23-24页 |
| 3.3 电源模块 | 第24-25页 |
| 3.4 血氧脉搏波检测模块 | 第25-29页 |
| 3.4.1 血氧饱和度的定义与测量原理 | 第25-27页 |
| 3.4.2 血氧脉搏波检测电路设计 | 第27-29页 |
| 3.5 体温检测模块 | 第29-30页 |
| 3.6 人体运动能耗检测模块 | 第30-33页 |
| 3.6.1 能耗的测量原理 | 第30-32页 |
| 3.6.2 加速度传感器外围电路设计 | 第32-33页 |
| 3.7 WiFi通信模块 | 第33-35页 |
| 3.7.1 WiFi模块简介 | 第33-34页 |
| 3.7.2 WiFi通信模块电路设计 | 第34-35页 |
| 3.8 本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 多生理参数检测系统软件设计 | 第36-53页 |
| 4.1 下位机系统概述 | 第36-37页 |
| 4.2 心率与血氧饱和度模块 | 第37-44页 |
| 4.2.1 血氧脉搏波的调控 | 第37-39页 |
| 4.2.2 脉搏波信号的处理 | 第39-40页 |
| 4.2.3 心率与血氧饱和度的计算 | 第40-44页 |
| 4.3 体温检测模块 | 第44页 |
| 4.4 能耗计算模块 | 第44-46页 |
| 4.4.1 三轴加速度传感器的设置 | 第45-46页 |
| 4.5 DMA数据传送模块 | 第46-47页 |
| 4.6 WiFi初始化模块 | 第47-49页 |
| 4.7 上位机系统模块 | 第49-52页 |
| 4.7.1 数据的传输 | 第49-50页 |
| 4.7.2 生理信号的显示与存储 | 第50-52页 |
| 4.8 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于BP神经网络模型的疲劳识别平台 | 第53-66页 |
| 5.1 神经网络基础理论 | 第53-56页 |
| 5.1.1 神经网络简介 | 第53页 |
| 5.1.2 神经元模型 | 第53-56页 |
| 5.1.3 神经网络的学习 | 第56页 |
| 5.2 BP神经网络 | 第56-61页 |
| 5.2.1 BP神经网络的结构 | 第57页 |
| 5.2.2 BP神经网络模型的结构设计 | 第57-58页 |
| 5.2.3 BP神经网络的训练 | 第58-61页 |
| 5.3 基于Matlab的BP神经网络模型的实现 | 第61-65页 |
| 5.4 本章小结 | 第65-66页 |
| 第六章 运动性疲劳的识别实验 | 第66-74页 |
| 6.1 实验方案 | 第66-68页 |
| 6.1.1 实验设备 | 第66页 |
| 6.1.2 实验数据采集流程 | 第66-68页 |
| 6.2 实验结果与分析 | 第68-72页 |
| 6.2.1 生理参数样本和疲劳样本 | 第68-71页 |
| 6.2.3 疲劳识别结果和分析 | 第71-72页 |
| 6.3 实验结论 | 第72-73页 |
| 6.4 本章小结 | 第73-74页 |
| 第七章 总结与展望 | 第74-76页 |
| 7.1 研究总结 | 第74页 |
| 7.2 研究展望 | 第74-76页 |
| 参考文献 | 第76-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第81页 |
