基于多传感器融合的用于脑卒中患者的可穿戴式上肢动作识别系统

目的:研究一种用于脑卒中患者上肢动作康复评估的可穿戴式的基于多传感器融合的上肢动作的自动识别系统。方法:提出一种基于多传感器融合的可穿戴上肢动作识别系统,以实现上肢动作的自动识别。系统硬件包含一个主节点和三个从节点,其中主节点由一个WIFI模块和一个微处理器构成,从节点由一个高灵敏度加速度计和一个微处理器构成。从节点采集上肢动作的加速度信号,传输至主节点,再由主节点的WIFI模块无线传输至PC端。这样的系统硬件具有功耗低、微型化、可拓展性强等特点。系统软件基于Adaboost的动作分类算法,通过分析接收到的上肢动作的加速度信号,自动判断不同的三种上肢动作。结果:系统对三种不同的上肢动作能够实现自动识别,识别准确率高达97.99%。结论:该可穿戴式系统在脑卒中患者上肢动作康复评估中具有良好的应用价值。     

便携式低功耗12导联数字心电图机的设计

设计了一种基于数字信号处理器TMS320C5515和模拟采集前端ADS1298的便携式低功耗12导联数字心电图机。心电信号由模拟前端采集后送入TMS320C5515进行预处理并通过液晶模块实时显示。同时系统配置了大容量闪存芯片,可以长时间无压缩存储心电数据,也可以通过USB接口将心电数据传送至上位机,进行信号的离线分析和诊断。系统体积小．功耗低．精度高。