【摘 要】
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基于多传感器的人体生理状态判别可视化技术适用于当前的可穿戴体域网设备。该技术利用了3种可穿戴式人体生理信号传感器。从脉搏传感器中采集脉搏波信号,预处理后提取特征向
【机 构】
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河北民族师范学院物理与电子工程系,东北大学计算机科学与工程学院
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基于多传感器的人体生理状态判别可视化技术适用于当前的可穿戴体域网设备。该技术利用了3种可穿戴式人体生理信号传感器。从脉搏传感器中采集脉搏波信号,预处理后提取特征向量,采用支持向量机的方法,将人体生理状态分类为"普通状态"和"事件状态",对16名实验者都取得了90%以上的分类准确率。利用呼吸波传感器和体温传感器作为辅助判别方式,将这三种信号的分类结果采用二进制编码的方式进行数据融合,得出一种对人体生理状态的综合评价可视化结果。
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