基于脸部肤色光电容积脉搏波的人体疲劳检测
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-18页 |
| 1.2.1 光电容积脉搏波 | 第10-15页 |
| 1.2.2 人体疲劳检测技术 | 第15-18页 |
| 1.3 论文研究的主要内容及结构安排 | 第18-21页 |
| 1.3.1 主要研究内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 本文章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 提取肤色PPG信号的ICA方法原理及仿真 | 第21-38页 |
| 2.1 基本原理描述 | 第21-26页 |
| 2.1.1 PPG原理 | 第21-23页 |
| 2.1.2 独立分量分析 | 第23-25页 |
| 2.1.3 肤色PPG信号的ICA模型 | 第25-26页 |
| 2.2 JADE算法 | 第26-30页 |
| 2.2.1 预白化 | 第26-27页 |
| 2.2.2 JADE算法盲源分离准则 | 第27页 |
| 2.2.3 仿真计算结果 | 第27-30页 |
| 2.3 对角累积量算法 | 第30-33页 |
| 2.3.1 预白化 | 第30页 |
| 2.3.2 对角累积量盲源分离准则 | 第30-31页 |
| 2.3.3 仿真计算结果 | 第31-33页 |
| 2.4 Robust ICA | 第33-37页 |
| 2.4.1 Robust ICA算法原理 | 第33-35页 |
| 2.4.2 仿真计算结果 | 第35-37页 |
| 2.5 本章小结 | 第37-38页 |
| 第三章 基于肤色PPG信号的心率提取 | 第38-54页 |
| 3.1 肤色观察信号的提取实验 | 第38-41页 |
| 3.1.1 信号提取步骤 | 第38页 |
| 3.1.2 信号提取结果 | 第38-41页 |
| 3.3 心率提取实验 | 第41-52页 |
| 3.3.1 心率提取步骤 | 第41-42页 |
| 3.3.2 心率提取实验结果 | 第42-47页 |
| 3.3.3 三种ICA算法心率提取结果对比分析 | 第47-52页 |
| 3.4 本章小结 | 第52-54页 |
| 第四章 肤色PPG信号的人体疲劳状况检测 | 第54-62页 |
| 4.1 基于PPG的心率变异率提取方法 | 第54-57页 |
| 4.1.1 信号滤波 | 第54-55页 |
| 4.1.2 信号插值 | 第55-56页 |
| 4.1.3 峰值检测 | 第56-57页 |
| 4.2 基于生理参数变化的人体疲劳检测实验 | 第57-60页 |
| 4.2.1 实验环境与步骤 | 第57-59页 |
| 4.2.2 实验结果 | 第59-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 第五章 总结和展望 | 第62-64页 |
| 5.1 论文主要完成工作 | 第62页 |
| 5.2 分析与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
