Advertisement

非接触式心率测量的iPPG方法研究

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
本研究聚焦于非接触式心率监测技术,探讨iPPG(影像光电容积图)方法在远程健康监测中的应用与优化,旨在提升其准确性和实用性。 基于iPPG的非接触式心率测量方法研究探讨了利用红外光电容积脉搏波(iPPG)技术进行无接触心跳监测的研究进展与应用前景。该研究旨在提高远程健康监控系统的准确性和便捷性,为医疗和日常健康管理提供新的解决方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • iPPG
    优质
    本研究聚焦于非接触式心率监测技术,探讨iPPG(影像光电容积图)方法在远程健康监测中的应用与优化,旨在提升其准确性和实用性。 基于iPPG的非接触式心率测量方法研究探讨了利用红外光电容积脉搏波(iPPG)技术进行无接触心跳监测的研究进展与应用前景。该研究旨在提高远程健康监控系统的准确性和便捷性,为医疗和日常健康管理提供新的解决方案。
  • 呼吸和信号检系统_郭健_呼吸和信号检系统
    优质
    《非接触式呼吸和心率信号检测系统》是由郭健主导开发的一种创新技术,该系统能够远程、无感地监测人体的呼吸频率与心跳速率,适用于医疗健康监控及睡眠质量分析等领域。 非接触式呼吸与心率信号检测系统是一种能够远程监测人体呼吸和心跳的设备,无需直接接触皮肤或身体即可获取准确的数据。这种技术在医疗监护、睡眠研究以及运动健康监控等领域有着广泛的应用前景。通过利用先进的传感器技术和算法分析,该系统可以有效捕捉细微的生命体征变化,并提供实时反馈,为用户提供便捷且高效的健康管理方案。
  • 基于FPGA系统.pdf
    优质
    本论文设计并实现了一种基于FPGA技术的非接触式心率检测系统,利用毫米波雷达感应人体微动,准确提取心率信号,适用于医疗健康监测领域。 基于FPGA的非接触式人体心率测量系统结合了光学传感、数字信号处理以及无线通信技术,旨在开发一种体积小巧且实时性好、界面友好的心率监测设备。该系统通过摄像模块采集人脸图像数据,并利用FPGA平台进行数据处理和分析,最终将实时心率信息展示在手机APP上。 一、FPGA(现场可编程门阵列)技术 FPGA是一种可以通过软件配置其逻辑功能的半导体器件,特别适合于并行任务及高速数据流处理。它内部由可编程逻辑块阵列与互连组成,用户可以按需设置这些部分以执行特定数字操作。在此系统中,FPGA负责实时处理摄像模块采集的数据,并进行心率计算和缓存。 二、非接触式心率测量方法 本系统使用摄像头捕捉面部图像数据来实现无接触的心率监测。通过分析绿色通道的信号(相较于红色或蓝色更有效),根据血液容积脉搏波的变化,即心脏跳动导致皮肤颜色变化的现象进行心率计算。 三、快速傅立叶变换(FFT) 在该测量系统中,FFT用于将图像中的RGB信号转换为频谱信息。这有助于从频谱数据中提取出与心率相关的频率成分,并进一步通过分析这些成分来确定心跳速率。 四、Z值计算 Z值是衡量原始频谱数据中特定频率峰对于代表心率的敏感度的关键参数。该算法基于设定的频率范围(0.67Hz到2.0Hz)内频谱幅值得出,用于识别与心率相关的显著峰值。 五、时域滤波及最终心率计算 通过分析连续Z值数组来确定最准确的心跳速率。具体步骤包括:首先找出两个最大的峰频率;如果最大和次大峰相邻,则取中间值作为候选心率;然后选择靠近较大Z值得频点对应的心率。 六、系统构成与手机应用设计 该测量设备由硬件组件(如OV7725摄像头模块,EGO1-FPGA板等)及软件APP组成。其中FPGA负责数据处理和计算,而蓝牙连接则用于将心率信息传输至手机上的应用程序中显示给用户。 七、系统的实时性和用户体验设计 系统采用了高效的算法来确保快速响应与高精度的测量结果,并注重提供良好的人机交互体验(例如通过OLED屏幕进行即时反馈)以方便用户的操作和获取数据。
  • 基于FPGA图像处理人体系统.zip
    优质
    本项目设计了一款利用FPGA技术实现的非接触式人体心率测量系统,通过图像处理捕捉人脸,提取脉搏信号以计算心率,适用于健康监测场景。 FPGA基于图像处理的非接触式人体心率测量系统 该系统利用FPGA技术和先进的图像处理算法实现对人体心率的无接触检测。通过捕捉面部微小的颜色变化,可以准确地监测到心跳信号,并计算出相应的心率数值。 这种技术的应用不仅提高了医疗设备的功能性和便利性,还为远程健康监控提供了新的可能。
  • 激光体温
    优质
    非接触式激光体温测量仪是一款高效便捷的人体温度检测设备,采用先进的红外线技术,在无需直接接触的情况下快速准确地测量人体体温,广泛应用于医疗、机场、学校等公共场所,保障公共卫生安全。 英国马耳拉德研究实验室成功研制了一种无接触测温计,能够测量从-20℃到+200℃的温度范围。这种设备是基于法拉弟效应与温度之间的关系设计出来的,具体来说就是利用了某些晶体在磁场作用下会发生光偏振面旋转的现象。这一现象中,旋转的角度不仅取决于材料和外部磁场强度,还受到温度变化的影响。
  • 温度监电路
    优质
    本方案提供一种非接触式温度监测电路设计,采用红外传感器实现对目标物体表面温度的准确测量。适用于医疗、工业等领域,操作便捷且无污染风险。 如何无接触地检查温度?该项目结合了PIR检测、红外摄像头及手势识别功能以实现完美的安全性。 非接触式温度监控器是围绕有限状态机构建的,并包括七个阶段。 第一阶段:初始化 系统在此期间启动并测试传感器,确保其正常运行。 第二阶段:睡眠 此模式下,系统的功耗处于最低水平。 第三阶段:唤醒 当PIR感应到有人接近时,会激活整个温度监控系统。 第四阶段:拍摄照片 红外摄像头将捕捉图像,并在屏幕上显示出来以供查看。 第五阶段:结果呈现 如果未检测出体温异常,则显示屏上会出现绿灯。一段时间后,系统自动返回睡眠模式。 第六阶段:问题与行动 若发现有发热情况,会通过红灯提示并提供两种选择给被测者——再次拍摄照片或寻求帮助。 选项以相应的手势显示在屏幕上: 从右向左表示重新拍照;从左向右则代表呼叫援助。 第七阶段:求助请求 如果选择了求援,则系统将通过WiFi发出联系信号。之后,整个设备会返回到低功耗的睡眠状态。
  • 人体(ECG)系统摄像头设计(含上位机与程序源码)-电路
    优质
    本项目设计了一套基于摄像头捕捉面部视频流来实现非接触式人体心率(ECG)监测系统,包含详细的硬件电路图及配套的上位机软件和程序源码。 非接触式人体心率(ECG)测量系统概述:我们采用摄像头进行视频采集,并用非接触的方法监测人体心率。现有研究多使用接触式的体征(如心电图ECG、脉搏PPG等)监测设备,在一些极端情况下,无法将传感器贴于受测者。在这种情况下,研究非接触式的体征监控方法极具吸引力。 这一方法最早由MIT的研究人员在2011年提出:利用摄像头远程捕获受测者的视频信息,并在此基础上利用信号处理的方法进行特征提取,进而计算得到心率。我们预计使用FPGA加视频采集芯片搭建系统,并通过网线传输到电脑上进行实时分析。 初期实现的目标是从静止(或人不动)情况下开始,实现视频数据的采集和心率测量。演示内容包括两个部分:第一个是基本的数据采集程序,涵盖视频采集及PPG信号;第二个则是展示实时的心率监测与供血可视化功能的程序(而从视频中提取心率的程序只能离线运行)。同时会对比显示来自手腕的两路PPG信号。 这一非接触式人体心率测量系统旨在克服传统接触式设备在某些特殊条件下的局限性,为远程健康监控提供新的解决方案。
  • 多种电阻
    优质
    本文章介绍了多种用于测量电气连接处接触电阻的方法和技术,包括其原理、适用范围及优缺点分析。 接触电阻是指电流通过闭合的接触点产生的电阻值。这类测量通常在连接器、继电器和开关等元件上进行。由于这些器件的应用场景不同,它们的类型也各不相同,因此用于测量的方法也会有所不同。ASTM B539标准《电气连接接触电阻测量》以及MIL-STD-1344方法3002《低信号电平接触电阻测量》,是常用的两种测试方式。一般情况下,在进行接触电阻测量时会采用开尔文四线法,以确保准确度。 在实际操作中,图示(假设为图4-42)展示了一种基本的接点接触电阻测试配置。使用具备四端子测量功能的欧姆表可以避免引入引线电阻对结果的影响。电流源需连接到该接点的一侧,而取样(Sense)端则要靠近被测区域以确保精确度。
  • 四线开尔文电阻
    优质
    四线法测量开尔文接触电阻的方法介绍了一种用于精确测定电子元件连接点电阻的技术。这种方法通过分离电流和电压的导电线以减少测量误差,从而提高了实验数据的准确性和可靠性,在电气工程领域有着广泛应用。 本段落主要介绍了开尔文四线法接触电阻测量方法,希望对你的学习有所帮助。
  • 基于STM32F4物体尺寸和形态系统
    优质
    本项目开发了一套基于STM32F4微控制器的非接触式测量系统,能够精准测定物体尺寸与形状,适用于工业检测、自动化等领域。 本作品基于现有的图像识别技术,针对其对环境的严格要求进行改进研究,并开发了一种非接触式物体尺寸形态测量系统。该系统结合激光管测距、目标精准捕捉以及目标识别算法,最终获取目标物体的具体形状和尺寸信息。 硬件设计方面,选用STM32F401最小核心板作为主控单元,通过舵机搭建二维云台实现多角度拍摄需求。同时采用OpenMV视觉模块与L10雷达测距模块来测量被检测物的形态及距离,并将数据从串口输出显示于OLED屏幕上。 系统主要由STM32F4系列单片机、机器视觉模块、激光测距模块以及人机交互界面和二维云台构成。其中,机器视觉部分负责识别物体形状与尺寸;而激光测距则用于测量被检测物距离装置的具体位置。这两项数据返回给主控单元进行处理后,再由其控制云台执行相应任务,并将最终的测量结果在人机交互界面上显示。 OpenMV采用STM32F427型号单片机,该芯片具有丰富的硬件资源接口(如UART、I2C、SPI、PWM等),便于扩展各种外围功能。USB接口则用于连接电脑上的集成开发环境进行编程调试及固件更新操作;TF卡槽支持大容量存储设备以存放程序代码和保存图片数据等功能需求。