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1、东华大学硕士学位论文面向智能服装的亚健康评估系统的研究姓名：石金兰申请学位级别：硕士专业：模式识别与智能系统指导教师：任立红;丁永生20080101面向智能服装的亚健康评估系统的研究摘要针对服装与人体的特有联系，提出用智能服装检测人体生理信号，即通过各类传感器检测人体生理信号，再经过信息处理模块，融合多生理信号，建立对人体的亚健康智能评估系统，实现亚健康的实时干预调理。该测评方法为亚健康的评估提供了一种新的方法，为实时从生理参数上评估亚健康作了初步的研究。论文首先针对日益突出的亚健康问题，分析了亚健康的国内外研究现状，研究了亚健康的症状及其产生的原因，及从疲劳研究亚健康的可行性。简要介绍了亚健
2、康的生理学、心理学与社会学基础，从理论上论证了心脏功能、体温变化、呼吸变化与亚健康之间的关系，提出一种嵌入服装式的亚健康评估系统，不受时间地点的限制，在不妨碍日常生活和工作中随时随地监测人体状况，通过监测得到的生理数据来智能评估亚健康状况，实现智能预警。其次，结合智能服装成为监控人体健康医疗设备的研究热点，及服装与人体生理信号的密切联系，提出了从嵌入服装式研究亚健康评估系统的方法，简单规划了嵌入服装式亚健康评估系统的设计原则，功能要求及总体框架，并研究了系统的工作原理，设计了传感器的放置位置。然后，介绍了嵌入服装式亚健康智能评估系统的开发平台及系统软件总体设计框图，重点阐述了实时显示模块、数据
3、存储模块、数据回放模块及数据处理分析模块的实现方法，对L a b V I E W 数据库访问包h b S Q L 及L a b V I E W 和M A T I _ A B 的混编方法也做了相应的介绍。接着，介绍了运动心电信号的主要噪声，针对运动心电信号的特征，应用小波技术对其作了简单的消噪处理并应用斜率阈值法对消噪后的心电信号进行波形检测，提取心电的基本特征参数，为亚健康的评估建模提供参数。最后，通过提取的心电信号的特征参数，结合疲劳量表1 4 的测评结果，利用支持向量机对亚健康的评估模型作了初步研究。论文的研究成果为进一步研究分析评估不同人群的亚健康提供了一种新的方法。关键词：亚健康，智能
4、服装，疲劳，L a b V I E W，小波去噪，支持向量机I l面向智能服装的距健康评估系统的研究R E S E A R C HO NS M AR TG A R M E N T SO I U E N T E DS U B H E A IT HE、7=A L U A T I O NS Y S T E MA B S T R A C TA i ma tt h ec l o s er e l a t i o n sb e t w e e ng a r m e n t sa n db o d y,t h i st h e s i sp r o p o s e sas u b-h e a l t he
5、v a l u a t i o ns y s t e me m b e d d e di ns m a r tg a r m e n t s B yd e t e c t i n gh u m a np h y s i o l o g i cs i g n a l st h r o u g hv a d o u sb i o m e d i c a ls e n s o r si n t e g r a t e di ng a r m e n t，w ec a np r o c e s sa n da n a l y z et h eE C Gs i g n a la n df u s ew
6、i t hm u l t i-p h y s i o l o g i c a ls i g n a l s，t h e ne s t a b l i s ht h es u b h e a l t he l e v a t i o ns y s t e m T h i ss y s t e mr e a l i z e st h er e a lt i m ei n t e r v e n t i o na n dr e c u p e r a t i o n T h ep r o p o s e dm e t h o di san e wc o n t r i b u t i o nt ot
7、 h es u b h e a l t he v a l u a t i o n I ti sc o n s i d e r e da st h ep r i m a r yr e s e a r c hf o r t h er e a lt i m es u b h e a l t he v a l u a t i o nb yp h y s i o l o g i cp a r a m e t e r s F i r s t l y,a g a i n s tt h ei n c r e a s i n g l ya p p a r e n ts u b-h e a l t hp r o
8、b l e m s，t h et h e s i sg i v e sa l la n a l y s i so ft h er e s e a r c ha c t u a l i t yo fs u b h e a l t ha th o m ea n da b r o a d，a n ds t u d i e st h es y m p t o mo fs u b-h e a l t h，r e a s o n so fi t sI I I面向智能服装的亚健康评估系统的研究a p p e a r a n c ea n dt h ep o s s i b i l i t yo fd o i
9、 n gt h er e s e a r c hb a s e do nf a t i g u e B e f o r er a i s i n gas u b-h e a l t he v a l u a t i o ns y s t e m，t h i st h e s i sb r i e f l yi n t r o d u c e st h ep h y s i o l o g i c，p s y c h o l o g i c a la n ds o c i o l o g i c a lf o u n d a t i o no fs u b-h e a l t h T h et
10、h e o r e t i cr e a s o n i n go ft h er e l a t i o n sb e t w e e nh e a r tf u n c t i o n，t e m p e r a t u r ec h a n g e，r e s p i r a t i o nc h a n g ea n ds u b-h e a l t ha r eg i v e nt o o T h es u b-h e a l t he v a l u a t i o ns y s t e mr e c e i v e st h ep h y s i o l o g i cd a t
11、 at oi n t e l l i g e n t l ye v a l u a t et h eh e a l t hs i t u a t i o na n dr e a l i z e st h es m a r tf o r e w a r n i n g I tc a nb ep r o g r e s s e da ta n yt i m ea n dp l a c ew i t h o u td i s t u r b i n gt h ed a i l yl i f ea n dw o r k S e c o n d l y,i nm o n i t o r i n gh u
12、 m a nh e a l t hr e s e a r c h，s m a r tg a r m e n t sh a v eb e e nt h em e d i c a le q u i p m e n tr e s e a r c hh o t s p o t，c o m b i n e dw i t ht h i sa n dt h ec l o s er e l a t i o nb e t w e e ng a r m e n t sa n dh u m a np h y s i o l o g i cs i g n a l，t h em e t h o do fas u b h
13、 e a l t he v a l u a t i o ns y s t e mw i t he m b e d d e ds m a r tg a r m e n t si sr a i s e d T h et h e s i ss i m p l yl a y o u t st h ed e s i g np r i n c i p l e，f u n c t i o nd e m a n d sa n dw h o l ef l a m eo ft h i ss y s t e m B e s i d e s，t h ew o r k i n gt h e o r yi ss t u
14、d i e da n dt h ep l a c e m e n to fs e n s o r si sp r o j e c t e d T h e n，t h et h e s i si n t r o d u c e st h ep l a t f o r mo ft h es u b-h e a l t he v a l u a t i o ns y s t e ma n di t ss o f t w a r ed e s i g n T h ek e ye x p a t i a t i o nr e f e r st ot h em e t h o do fr e a l i
15、z i n gt h er e a lt i m ed i s p l a ym o d u l e，d a t as t o r a g em o d u l e，d a t at r a n s f e rm o d u l e，d a t ap r o c e s s i n g，a n da n a l y s i sm o d u l e T h eb r i e fi n t r o d u c t i o no fa c c e s s i n gL a b V I E Wd a t a b a s ep a c k a g eL a b S Q La n dt h em i x
16、 t u r ep r o g r a m m i n gm e t h o do fL a b V I E Wa n dM A T L A Ba r ea l s og i v e n I V面向智能服装的亚健康评估系统的研究N e x t，t h et h e s i sd i s c u s s e sa b o u tt h en o i s eo fm o v e m e n tE C Gs i g n a l B a s e do ni t sc h a r a c t e r,i tu s e sw a v e l e tt h e o r yt oc a r r yt h r
17、o u g has i m p l yd e n o i s i n g T h et h e s i sd e t e c t st h ew a v eb ys l o p e t h r e s h o l dm e t h o da n de x t r a c t st h eb a s i cE C Gc h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e r,t h e ns u p p l i e st h ep a r a m e t e r sf o rs u b-h e a l t he v a l u a t i o nm o d u l
18、e F i n a l l y,t h r o u g ht h ee x t r a c t e dE C Gc h a r a c t e r i s t i cp a r a m e t e ra n dt h ea s s e s s m e n tr e s u l t so fF a t i g u e-1 4，w i t ht h eu s a g eo fs u p p o r tv e c t o rm a c h i n e，ap r i m a r ys t u d yo fs u b-h e a l t h e v a l u a t i o nm o d u l eh
19、 a sb e e na c h i e v e d T h er e s e a r c hr e s u l t so ft h et h e s i so f f e ran e wm e t h o dt of u r t h e ra n a l y s i sa n de v a l u a t et h es u b-h e a l t ho fd i f f e r e n tc r o w d s J i n-L a nS h i(P a t t e r nR e c o g n i t i o na n dI n t e l l i g e n tS y s t e m)S
20、 u p e r v i s e db yA s s o c i a t eP r o f e s s o rL i-H o n gR e nP r o f e s s o rY o n g-S h e n gD i n gK E YW O R D S：S u b h e a l t h，S m a r tg a r m e n t s，F a t i g u e，L a b V I E W,W a v e l e td e n o i s i n g，S u p p o r tv e c t o rm a c h i n eV东华大学学位论文原创性声明本人郑重声明：我恪守学术道德，崇尚严谨学
21、风。所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已明确注明和引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品及成果的内容。论文为本人亲自撰写，我对所写的内容负责，并完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：石金兰日期：年月日东华大学学位论文版权使用授权书学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅或借阅。本人授权东华大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密，在年解密后适
22、用本版权书。本学位论文属于不保密。学位论文作者签名：石金呈日期：年月日指导教师签名：彳名纱y日期：0 乒年3 月f，日面向智能服装的亚健康评估系统的研究1 1 研究背景1 1 1 问题的提出第一章绪论随着人们物质文化生活的改善和提高，健康已成为人们日常生活中一个热门话题。健康的身体是生活和事业的保证，是开展一切工作的基础，拥有健康，才可能拥有精彩的人生。一个人如果失去健康，处于最高的地位，拥有最多的财富生活都显得苍白无力。但究竟什么是健康?如何才能保证真健康?人们知之甚少。1 9 4 8 年，世界卫生组织(W H O)宪章给健康下的定义：生理状态、心理功能及社会行为三方面全部良好的一种状况，即
23、身体、精神和交往上的完美状态，而不仅仅是指身体无病或者身体健壮。W H O 的一项全球性调查表明，真正健康的人只占5，患有疾病的占2 0，而7 5 的人处在亚健康状态【。因此想拥有真正健康，必须积极地干预和调治亚健康。亚健康状态(S u b h e a l t hS t a t u s)最早由前苏联学者N 布赫曼教授提出，是指人的身心处于疾病与健康之间的一种健康低质态，是机体虽无明确的疾病，但在躯体和心理上出现种种不适，从而呈现力不从心和对外界适应力降低的一种生理状态，又称“中间状态”，“第三状态”(健康是第一状态，患病是第二状态)。也有人认为亚健康状态就是国外所说的“灰色状态”或“慢性疲劳综
24、合症(C h r o n i cF a t i g u eS y n d r o m e，C F S)”【2 J 等。它可以无I 临床症状或症状感觉轻微，也可以有明显的自觉症状，如：容易疲劳、食欲不振、头痛头昏、心情郁闷、情绪不稳等。这种状态可见有一些轻微的早期生化改变，却没有客观的理化指标改变。总之已有潜在的病理信息，但又不够诊断标准，是人们在身心情感等方面健康与疾病之间的健康低质量状态及其体验。随着社产业化和科学技术的高新发展，人们的生产、生活、行为方式受到市场观念强烈的冲击，亚健康状态更有逐年上升的趋势。世界卫生组织的迎接2 1 世纪挑战中指出：2 1 世纪的医学不应该继续以疾病为主要研
25、究领域，应该以人类和人群的健康为主要研究方向。正确认识健康的内涵，保持人体健康状态，干预亚健康状态，降低发病率将成为全世界以后研究的面向智能服装的亚健康评估系统的研究重点课题。由于服装与人有着密切关系，将服装装备成监控人体的医疗设备是目前的一个研究热点【3 1。如果能将医疗仪器中的传感器微型化、便携化、可穿戴化，通过电子驱动、软件控制就可以采集人体各种生理信号，随时检测人体的健康状况并根据服装中内置的实时监测和在线诊断平台来判断当前人体的参数是否属于正常。一旦出现异常，可以通过服装中的无线通信设备向其它终端发出警告，以提醒穿戴者采取及时的补救措施。装备成监控人体的服装的形式很多，如多功能的运动
26、服、实时检测人体生理指标的安全服等1 4 1。基于此，本论文提出一种基于智能服装的亚健康评估系统，拟实现对生理信号的连续无创采集，使穿戴者可以随时随地关注自身健康，从而积极干预和调治亚健康。1 1 2 研究目的和意义本论文研究面向服装的亚健康智能评估系统，目的在于探索一种方法，不受时间地点的限制，在不妨碍日常生活和工作中随时随地监测人体状况，“无缝”地干预身体状况1 5 l，为干预亚健康提供一种新的思维方式。介于健康与疾病之间的一种临界状态，亚健康具有双向性，如果经过合理的调理和维护可以走向健康，而没有足够重视则会量变导致疾病。W H O 认为，在2 1 世纪，人类卫生医疗工作将实行预防性健康
27、策略，重点是防治亚健康状态。因此，建立一个基于智能服装的亚健康评估系统，对于预防疾病的发生，提高人们身心健康水平，提高人民生活质量均具有重要的科学和社会意义。另外，将服装与健康在线监测相结合，扩展了服装的服务功能，对我国科技事业的发展及服装行业的腾飞具有深远的意义。1 1 3 国内外研究现状国际上，自2 0 世纪8 0 年代提出亚健康的概念之后，就开始了对亚健康状态的研究和治疗，目前研究工作已经进入空前活跃的阶段，并普遍被视为“关心人类身心运动”的重要部分，很多国家进行动态追踪并表示对这一问题积极关注。需要指出的是，由于人们在年龄、适应能力、免疫力、社会文化层次等方面所存2面向智能服装的亚健康
28、评估系统的研究在的差异，其表现错综复杂，较常见的是活力、反应能力、适应能力和免疫力降低，出现躯体疲劳、易感冒、稍动即累、出虚汗、食欲不振、头痛、失眠、焦虑、人际关系不协调、家庭关系不和睦、性功能障碍等。亚健康过程具有较大的时空跨度，其表现形式也多种多样，主要有慢性疲劳综合症、信息过剩综合症、神经衰弱、肥胖症等若干种。复杂的表现及多样的表现形式使得亚健康的诊断技术发展缓慢，尚无世界范围内统一的诊断标准。目前国际上主要采用的方法有症状标准诊断法、量表健康评估法和量化诊断法等。(1)症状标准诊断法针对亚健康状态中最普遍的慢性疲劳综合征，美国疾病控制(C D C)在1 9 8 7年制定了C F S 的
29、诊断标准，并于1 9 9 4 年由F u k a d a l 6 l 等人加以修订。该标准被国际医学界公认为金标准，其内容包括以下三个方面：1)持续或反复出现的原因不明的严重疲劳，病史不少于6 个月，且目前职业能力、接受教育能力、个人生活及社会活动能力较患病前明显下降，休息后不能缓解。2)同时至少具备下列8 项中的4 项：记忆力或注意力下降；明痛；颈部僵直或腋窝淋巴结肿大；肌肉疼痛；多发性关节痛；反复头痛；睡眠质量不佳，醒后不轻松：劳累后肌痛。3)排除下述的慢性疲劳：原发病的原因可以解释的慢性疲劳；。眉临床诊断明确，但在现有的医学条件下治疗困难的一些疾病持续存在而引起的慢性疲劳，该诊断是一个排
30、除诊断，应在确信排除了其他疾病的基础上进行，不能以病史、体格检查或实验室检查作为特异性诊断依据。张素炎等在调查中即使用该标准来判定亚健康状态【7 J。(2)量表健康评估法目前，对于亚健康的诊断主要依据量表检测。比较流行的康奈尔医学指数(C M I)是由H G W o l f f,R B r o d m a n 等编制的自填式健康问卷。问卷内容包括4个部分：躯体症状、家庭史和既往史、般健康和习惯、精神症状。问卷分1 8个部分，每部分按英文字母排序，共有1 9 5 个问题，每一项目均为两级回答：是或否。“是”记1 分，“否”记0 分。全部项目得分相加得C M I 总分。许丽英等将C M I译成中文
31、，进行了初步修订，并提同不同性别筛查参考值标准：男性总分3 5 分，3面向智能服装的哑健康评估系统的研究M 一R 部分有5 1 个项目，是关于与精神活动有关的情绪、情感和行为方面的问题。将M-R 部分每一项目的得分相加即得M _ R 分。美国常用的筛查界值总分为3 0分，M R 分1 5 分；女性总分4 0 分，M R 分2 0 分。周玲玲等应用C M I 量表对4 0 0名临海市中小学教师进行了调查，结果显示，中小学教师群体亚健康发生率为5 5 1【8】。李燕华等也利用C M I 量表对4 4 0 名新兵进行了评估，亚健康率为1 4 6 3，较普通人群发生率低【9 1。吕兆彩等参考S C L
32、9 0 症状自评量表白行设计的亚健康调查问卷表对武警部队护士群体的亚健康状态进行调型1 0 l。此外，症状自评量表S C L-9 0、疲劳量表一1 4(F a t i g u eS c a l e s 1 4)、M D I 健康评估法等也经常被用来协助测评亚健【1 l 1 2 J。但据文献显示，更多的学者采用自制的亚健康诊断量表，量表内容一般包括个人的基本情况，生活方式、工作、学习、生活压力、人际关系、社会适应力等，从生理功能，心理状态及社会行为等方面全面考察被测者的健康状况。如陈青山等利用自制的亚健康状态检测表对广东省1 9 所高校9 6 0 0 名教工进行了调查【1 3】。范存欣等根据有关
33、文献对亚健康的定义并参照已有的诊断标准，采用德尔菲法(D e l p h iM e t h o d)制定出广东省高校教工亚健康诊断评估表【1 4】：D o w s o n 等人认为S t G e o r g e 的呼吸调查表(S t G e o r g e sR e s p i r a t o r yQ u e s t i o n n a i r e，S G R Q)和简易格式3 6 项健康调查问卷(S h o r tF o r m3 6，S F-3 6)更有利于评估病人的健康状态1 1 5】。(3)量化诊断法目前亚健康者大多以个人感受为主，体检无阳性体征，各种实验室检查多为正常、正常高值或临
34、界状态，因此，诊断上有一定的难度，需要进行综合量化分析。量化诊断上，各国学者都在探索具体的、客观量化的、敏感性和特异性高的亚健康诊断评估参数。B i f e m o 用E R P(E v e n tR e l a t e dP o t e n t i a l)分析技术对疲劳问题进行了研究与分级，认为P 3 0 0 及N 4 0 0 的幅值大小与疲劳程度有关1 1 6 玎。W i l s o n等得出结论，心率信号反映不同任务要求下的心理及生理负荷水平旧。F u r e d y提出用E C G 信号中T 波幅值(T-W a v eA m p l i t u d e，T W A)并结合心率信号的分
35、析来评定负荷水平，认为T W A 结合心电信号的其它参数进行研究，有助于对大脑精神活动过程及疲劳现象的理解I l 引。殷淑珍根据国外资料对心电图Q T 离散度进行了研究，并将亚健康进行分期，提出Q T 离散度作为亚健康检测手段I 撙J。王面向智能服装的亚健康评估系统的研究德垄等通过对比实验得出：-亚健康人群的脑功能活动不同于健康群体；亚健康群体的脑功能下降；亚健康状态是脑的亚健康1 2 0!。王天星从理论上论证了心脏储备、心率变异性与亚健康之间的关系，利用心脏储备和运动能力来评价亚健康【2 1】。此外，还可采用微观手段进行个体化体检，如机体免疫细胞功能检测、血液超高倍形态检查与疾病相关的D N
36、 A 和基因P C R 检查等，都能发现人体微小的生理改变。综上所述，由于亚健康的表现非常复杂并缺乏客观指标，至今还没有一个在国内外获得公认的标准。在亚健康的量化诊断上，主要是集中在脑电、心电、机体免疫细胞功能检测、血液超高倍的形态检查【2 2 1、与疾病相关的D N A 和基因P C R 检查等，尚未见基于生理参数的亚健康建模。1 2 课题相关技术1 2 1L a b V I E W 虚拟仪器技术美国国家仪器公司(N a t i o n a lI n s t r u m e n tC o r p o r a t i o n，简称N I 公司)在1 9 8 6年最早提出了虚拟仪器的概念【2 3
37、 1：虚拟仪器(V i r t u a lI n s t r u m e n t，简称是由计算机硬件资源、模块化信号传感器系统和用于数据处理、过程通信以及设计图形用户界面的软件组成的测控系统；是一种由计算机调理控制的模块化仪器系统。这一概念的核心是：以计算机作为仪器统一的硬件平台，充分利用计算机独具的运算、存储、回放、调用、显示以及文件管理等智能化功能，同时把传统仪器的专业化功能和仪器面板软件化，使之与计算机结合起来融为一体，这样便构成了一台从外观到基本功能都与传统硬件化仪器相同，同时又充分享用计算机智能资源的全新的仪器系统。由于这种仪器的专业化功能和面板控件都是由软件形成，它把仪器的核心部件
38、由传统的硬件转移到软件，使得软件成为这类仪器的核心。与传统仪器技术不同，虚拟仪器技术指在包含数据采集设备的通用计算机平台上，根据需求可以高效率地构建起形形色色的测量系统；是在日益发展的计算机硬件、软件和总线技术向其他技术领域密集渗透的过程中，与测试技术、仪器技术密切结合，共同孕育出来的一项新成果；是虚拟现实技术在仪器仪表领域中的一个重要应用。5面向智能服装的哑健康评估系统的研究L a b E W(r a t o r y n u a lI l l s t m m c n tE n#n e e f i n gW o r k b e n c h)是一种图形化的编辑语言和开发环境，它广泛地被工业界、学
39、术界和研究实验室所接受，被公认为标准的数据采集和仪器控制软件。L a b V I E w 不仅提供了与遵从G P I B，V X I，R S 2 3 2 和R S 4 8 5 协议的硬件与数据采集卡通信的全部功能，还内置了支持T C P，I P，A c t i v e X 等软件标准的库函数，而且其图形化的编程界面使编程过程变得生动有趣。L a b V I E W 是一个功能强大且灵活的软件，利用它可以方便地建立自己的虚拟仪器。以L a b V 正w 为代表的图形化程序语言，又称为“G”语言。使用这种语言编程时，基本上不需要编写程序代码，而是绘制程序流程图。L a b V I E W 尽可能利
40、用工程技术人员所熟悉的术语、图标和概念，是一种面向最终用户的开发工具，可以增强工程人员构建自己的科学和工程系统的能力，可以为实现一起编程和数据采集系统提供便捷途径。利用L a b v l E W，可产生独立运行的可执行文件。L a b V I E W 是真正的3 2 位编译器剐。像许多重要的软件一样，h b v 正w 提供T W i n d o w s、U N，I j n u x、M a c i n t o s h 的多种版本。像C 或C+等其它计算机高级语言一样，L a b v I E W 也是一种通用编程系统，具有各种各样、功能强大的函数库，包括数据采集、G P I B、串行仪器控制、数据
41、分析、数据显示及数据存储，甚至还有目前十分热门的网络功能。L a b v l E w 也有完善的仿真、调试工具，如设置断点、单步等。h b E W的动态连续跟踪方式，可以连续、动态地观察程序中的数据及其变化情况，比其它语言的开发环境更方便、更有效。而且h b V I E w 与其它计算机语言相比，有一个特别重要的不同点：其它计算机语言都是采用基于文本的语言产生代码行，而L a b V 正w 采用图形化编程语言G 语言。L a b V I E W 程序又称为虚拟仪器，它的表现形式和功能类似于实际的仪器：但L a b V I E W 程序很容易改变设置和功能。因此，L a b V 正w 特别适用于
42、实验室、多品种小批量的生产线等需要经常改变仪器和设备的参数和功能的场合，及对信号进行分析研究、传输等场合。L a b V I E W 在包括航空航天【矧、通信f 2 6 2 7 1、汽车I 矧、半导体1 2 9 l 和生物医学等世界范围的众多领域内得到了广泛应用，从简单的仪器控制、数据采集到尖端的测试和工业自动化，从大学实验室到工厂，从探索研究到技术集成，都可以发现6面向智能服装的健康评估系统的研究应用L a b V I E W 的成果和开发产品。在生物医学工程中的主要用途有数据的采集和分析以及系统控制。用L a b V I E W 开发的数据采集系统可采集多种生理信号，可用于临床听力学、心血
43、管学、神经生理学和神经外科、手术监护的研究和临床应用中【3 0 1。L a b V I E W 已经在肌电【3、心电【3 2,3 3】、脑电【3 4 l 的测量中取得了很好的效果。面向智能服装的亚健康评估系统的研究借助L a b V I E W 的强大功能实现将采集的信号显示在L a b V I E W 中，实现信息处理及信息显示的可视化。沙宪政等已经将I-a b V l F W 应用在传感器阵列数据采集和处理中【3 5 1，M c A n d r e w 等将L a b V I E WP D A 模块应用在采集信息的显示中1 3 6 l，这些应用与智能服装中的多传感器网络及处理信息的可视化极
44、为类似。1 2 2 小波技术的基本理论经历由G a b o r 变换到短时傅立叶变换(S T f l r)再N d,波变换的发展过程，譬小波概念于1 9 8 4 年才真正建立起来。在此之前无论是傅立叶变换还是d 函数分析法都无法像小波分析那样能兼具时域、频域分辨能力。小波变换属于时频分析的一种。小波变换是一种信号的时间尺度(时间频率)分析方法，具有多分辨率分析的特点。在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定不变但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法，即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率。这正
45、好与实际问题中的高频信号持续时间短，低频信号持续时间长的自然规律相吻合，被誉为“数字显微镜”。小波变换定义为：设石(f)是平方可积函数(记作x(t)E L 2(R)，驴O)是被称作基本小波或母小波(m o t h e rw a v e l e t)的函数，则：w L(a r)一批榔幸【警 a t o(1-1)称为x(f)的小波变换。式中口 0 是尺度因子，t 反映位移，其值可正可负，宰表示共轭。对数字信号f(n)的二进小波变换用M a U a t 算法可以得到：7面向智能服装的亚健康评估系统的研究s：，(刀)=噍s 1(七z)矸名，(，1)=g。s i(n 一2 i-k)(k z)(1 2)(
46、1 3)其中：莲为光滑算子，以厂O)是信号f(n)的二进小波变换，h k 和g。分别是低通滤波器H()和高通滤波-器G(w)的系数，且有：旧()1 2+I G()1 2=1(1 4)心电信号可划分为P Q R S T 几个波段，不同波段的频率特征是不同的。因此，心电信号特别适合于采用时频分析与时间尺度分析，将M a l l a t 基于小波变换的有关结论用到心电信号预处理(去噪)中是十分有效的。在利用小波变换方法对信号进行处理的过程中，小波基函数的选择十分重要，利用不同小波基函数对信号进行分解，可以突出不同特点的信号特征。由于在信号处理中小波的作用是带通滤波器，所以对称和反对称性分别等价为线性
47、相位和广义线性相位。如果一个带通滤波器不是线性相位或广义线性相位时，它将使通过的信号产生畸变。在小波基函数的选择中D a u b e c h i e s 小波是紧支正交基，满足精确重建条件。把某一基本小波函数m O)作位移t 后，再在不同的尺度下与待分析信号工(f)做内积为嗽力2 去序 等卜九(f)】(1-5)其中：西。O)是基本小波函数m(f)作位移t 和尺度口的伸缩后的函数形式。其等效的频域表示是：职(叩)一篆D(巾伽旷d(1-6)其中：肜(口，r)是小波系数，x()、m()分别是工O)和西(f)的F o u r i e r 变换。此二式表明：小波变换可看作是用基本频率特性m(珊)的带通滤
48、波器在不同尺度口下对信号滤波。信号工(f)通过对基本小波中(f)的二进伸缩和二进平移构成的基函数，就可得到信号的二进离散小波变换，即小波分解。离散小波变换(D W T)各层序列还原信号的还原过程叫重构或合成，这一8面m 智能服截的健康评*i 统的研讫合成的数学运算叫逆小波变换(I D W T)。在这一步中，判断不同类型的噪声存在哪个尺度，对含噪尺度进行滤波再组合分量重构出没有噪声_ F 扰的信号。将噪声看成一个普通的信号，并对它进行分析，那么有三个主要的特征需要注意，即相关性，频谱和频率分布。总体上说，一个一维离散的信号，它的高频部分影响的是小渡分解的高频第一层，低频部分影响的是小波分解的最深
49、层及其低频层。如果一个只是由白噪声组成的信号进行小波分解，则可以看出：高频系数的幅值随着分解层次的增加而很快地衰减，并且高频系数方差也很快地衰减。当通过滤波器将有色噪声引入后，该信号就不是白噪声了。应用小波分析进行一维信号消嵘处理是小波分析的一个重要应用之一。下面将其消噪的基本原理作一个简要的说明。个含噪声的一维信号的基本模型可以表示成如下形式：s q)一，O)+僻“)f 一0,L，n 一1(1-7)其中，“)为原始信号e 0)为噪声，s a)为含噪信号。在最简单的模型中，认为e a)是高斯白噪声_ v(0 J)，并且噪声水平盯认为等于l。消噪过程可按如下方法进行处理；首先对信号进行小波分解(
50、如进行三层分解，分解过程如图1、1 所示)，则噪声部分通常包含在c d l、c d 2、c d 3 中，因而可以以门限阈值等形式对小波系数进行处理，然后对信号重构即可以达到消噪的目的。对信号s“)消噪的目的就是要抑制信号中的噪声部分，从而在?O)中恢复出原始信号，O)。日囱|衄囱一，豳由囱凹l1 信号三层小波分解示意图般说柬，维信号的消噪过程可分为三个步骤进行面向智能服装的弧健康评估系统的研究1)一维信号的小波分解：选择一个小波基并确定一个小波分解的层次，然后对信号S 进行层小波分解；2)小波分解与高频系数的阈值量化：对第1 到第层的每一层高频系数，选择一个阈值进行软阈值量化处理；3)一维小波