面向智能服裝的多生理信息融合的情緒判別研究.pdf

1、智能服裝作為一種智能健康監(jiān)護系統(tǒng)，它擔負著檢測人體各種生理信號的功能，并將采集的生理信號通過醫(yī)學(xué)健康診斷平臺進行在線分析、診斷、處理，來達到健康監(jiān)護的最終目的。由于人體的各個器官組織是相互作用、相互協(xié)調(diào)工作的，單一的生理指標有時不足以反映人體的健康狀況。近年來，醫(yī)學(xué)信息的多模式監(jiān)護技術(shù)在臨床中得到更多的重視，因為它將監(jiān)測到的多生理信號結(jié)合起來，可彌補醫(yī)生人工推理和綜合判定主觀上的不足，以提高醫(yī)療診斷的效率和可靠性。本論文的主要工作有：<

2、br>　　 首先，介紹了智能可穿戴系統(tǒng)的相關(guān)背景知識，在面向智能服裝在線醫(yī)療診斷的基礎(chǔ)上，提出了建立面向智能服裝多生理信息融合的情緒判別模型的框架。
　　 其次，通過對多源信息融合的理論研究，探討了融合分類算法的理論和應(yīng)用，重點研究了BAYES判別法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊集合理論以及D-S證據(jù)理論，還詳細介紹了支持向量機及其理論基礎(chǔ)——統(tǒng)計學(xué)習理論、支持向量機的核心思想——核函數(shù)，以及支持向量機的二元分類算法和多元分類算法。重點

3、探討了支持向量機作為分類融合算法在多生理信息融合上應(yīng)用的優(yōu)缺點。
　　 再次，從生理機理的角度介紹了用于模型建立所需要采集的三種生理信號：心電(ECG)、呼吸(RSP)、體溫(TEM)，并介紹了RSA(Respiratory Sinus Arrhythmia,呼吸性竇性心律不齊)的生理現(xiàn)象，RSA生理現(xiàn)象的引入對情緒判別識別率的提高有一定幫助。對三種生理信號以及RSA生理現(xiàn)象的特征提取的方法進行了研究，介紹了特征值選擇方法：序列

4、極小化方法，因為特征值選取的好壞直接影響情緒判別識別率的高低。
　　 接著，對多生理信息融合的方法和應(yīng)用進行了探討。通過采集在特定誘導(dǎo)環(huán)境下的三種人體生理信號，并結(jié)合情緒主觀調(diào)查表，對這三種生理信號進行了特征提取、特征選取、數(shù)據(jù)分析和分類處理，用MATLAB語言實現(xiàn)了基于支持向量機的多生理信息融合的情緒判別模型，取得了較高的情緒識別率。
　　 最后，通過LabVIEW和MATLAB實現(xiàn)了面向智能服裝的多生理信息融合的情緒