信号处理系统 - 基于传感技术的智能服装的医学应用

　　生理信息处理是监护健康用智能服装的核心功能之一，它包括有用生理信号的筛选和处理以及信息的反馈等方面，如图3所示。下文将结合几种最新研究结果来介绍生理信息处理的过程。

　　信号处理过程需要使用信息处理单元，其本质是低版本的计算机，其中掌上电脑和个人数字助理(PDA)是两种最流行的信号处理器，如图4所示。微型化处理芯片的广泛使用大大提高了信号处理的效率，存储芯片的使用可以提高信号处理的准确性和可靠性。也有研究致力于开发新的电源，以提高电源的供电效率，包括在衣服上安装太阳电池，在鞋子里内嵌压电陶瓷以及利用体热、呼吸等人类生理活动供能等。

　　同时也有研究对获得信号的无线远程传输进行了探讨，其根本目标就是使传感器检测到的生理信号统一输入一个信息网络，这样一方面可以使医生远程监护病人，及时地了解到康复中病人的健康状况，并做出准确地判断;还能解决病人使用PDA进行信号处理单元的不便之处。如图5所示，生理参数的无线传播方式主要有射频电磁波、红外光和声波三种，其中射频电磁波最常用。基于射频电波的无线数据传播主要分为广域网和局域网。广域网采用卫星通信、GSM、CDMA等，而局域网多采用蓝牙、超宽带、IEEE802.11/a/b/g等。目前比较具有代表性的无线传输系统有哈佛大学的CodeBlue系统，法国CENS研究机构的MARSIAN项目，NASA阿莫斯实验室和斯坦福大学联合开发的LifeGuard系统等等。

　　信号处理过程的第一步是将传感器获得的模拟信号转化为数字信号，整个过程需要符合采样定理，而且实时测量需要时间标记和测量同步，以满足A/D转换器不同采样率的要求。第二个阶段是信息转换或预处理阶段，在该阶段多余无用的信息被过滤掉，而有用的信息被提取和保留，如噪声过滤和失真校正等。第三个阶段是参数选择或特征抽取阶段，在这个阶段，信号某些特性，如识别、预测和推断生理状态的辨别能力，将会得到评价。特征值的提取能提供重要的生理信息如呼吸频率、心律等等。最后是分类阶段，获得的信号参数可以用来指导信号分类，以判断各种症状的类型及康复的程度等等。我国***的研究者开发了一种多功能生理参数检测系统e-Texture，可以用来检测心电、体温、以及穿着者是否摔倒等情况。在心电信号处理过程中，系统先抽取了所检测信号的特征，与此同时，正常ECG和被检测ECG波形的相关系数被用来评价被测者心跳是否正常。如果检测的心跳波形与心室早期收缩(PVC)相似度高，则系统就判断为PVC;如果检测的心跳波形与正常心跳波形相似，则系统会初步判断是正常或者心房早期收缩(APC)，这是因为APC与正常波形相似，所以系统还需进一步分析RR间期的时间是否正常。如果时间正常，则系统就会判断心跳正常，否则就判断为APC。

　　每隔5s，系统将取一次样，然后重复该算法，如图6所示。