1974年1月创刊(月刊)
主管/主办:重庆西南信息有限公司
ISSN 1002-137X
CN 50-1075/TP
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    1. 面向可穿戴设备的超声波手势识别方法
    杨晓东,陈益强,于汉超,刘军发,李展歌
    计算机科学    2015, 42 (10): 20-24.  
    摘要 (121)   PDF (454KB) (416)  
    针对传统的基于触摸屏和计算机视觉的手势交互方法无法应对智能可穿戴设备逐渐趋向小型化和低功耗等问题,依据声波的Doppler效应和运动物体能够改变声波频率的特性,提出了一种基于超声波的低功耗鲁棒手势识别方法。该方法利用Goertzel算法进行超声波频率特征提取和分析,得到手势的移动方向并形成时间序列,进而利用隐马尔科夫模型实现用户手势识别。在微软移动终端Surface上的实验表明,此方法在安静和嘈杂的环境下都能达到较高的手势识别准确率、更高的鲁棒性、更低的计算成本和功耗,能够满足可穿戴设备发展对于手势识别的需求。
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    2. 基于脉搏波的人体窦性心率过缓检测方法
    赵海,李大舟,陈星池,李思楠
    计算机科学    2015, 42 (10): 25-30.  
    摘要 (98)   PDF (776KB) (368)  
    随着可穿戴技术的快速发展,可穿戴产品中对人体生理信号分析的需求日益强烈。光电容积脉搏波技术作为一种能够体现人体心血管健康状态的重要生理信号已经开始应用到医疗、老人监护和健康监测的众多可穿戴产品之中。采用支持向量机(SVM)的分类算法,设计了一个基于光电容积脉搏波的人体窦性心率过缓检测系统。通过对光电容积脉搏波数据的采集、存储以及特征向量的提取,并利用支持向量机的分类算法,提出了一个判别用户当前心率状态是否处于窦性心率过缓的检测方法。通过实验测试,确定了分类器的最佳设置参数为C=38,g=7,此时分类准确率达94.44%,测试集验证的正确判决率达94.18%。该技术为基于光电容积脉搏波的可穿戴计算产品提供了一种新的应用领域。
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    3. 面向康复工程的助行可穿戴外骨骼机器人的人类工效学设计
    邱静,程洪,过浩星
    计算机科学    2015, 42 (10): 31-34.  
    摘要 (92)   PDF (339KB) (502)  
    中国社会正在逐渐进入老龄化,肢体残疾人群数也在不断增加,这逐渐加剧了我国康复专业人才的供需矛盾。为了缓解该矛盾,针对下肢运动功能完全或部分丧失的偏瘫及截瘫患者,设计了PRMI助行外骨骼机器人。该外骨骼系统对其穿戴者提供运动补偿以帮助其自然和有效地独立行走。介绍了PRMI助行外骨骼机器人设计目的。通过对外骨骼的人类工效学设计的分析,对PRMI外骨骼的可调范围、关节的运动范围、最大力矩、运动学上的一致性以及人机交互进行了介绍。
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    4. 基于支持向量机的人体生理状态判别方法研究
    陈星池,赵海,窦圣昶,李思楠,李大舟
    计算机科学    2015, 42 (10): 35-38.  
    摘要 (101)   PDF (965KB) (254)  
    针对人体生理状态判别问题,提出从时域中提取脉搏周期和主波高度这2个参数作为支持向量机的输入特征向量,通过有监督学习的训练方法构建二分类模型,从脉搏的角度将人的生理状态分为普通状态和事件状态。通过人体在运动、睡眠、喝酒3种状态下的实验,对SVM的分类性能进行了统计分析和评价,并验证了SVM对人体生理状态判别具有良好的效果。
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    5. 可穿戴心电信号采集与分析系统的设计与实现
    孟妍,郑刚,戴敏,赵瑞
    计算机科学    2015, 42 (10): 39-42.  
    摘要 (117)   PDF (857KB) (261)  
    针对传统心电采集设备的移动限制性以及佩戴的不舒适性,根据可穿戴计算特点,设计并实现了穿戴式心电采集与分析系统。系统采用自主研发的12/单导联心电采集模块进行心电信号采集,数据可存于采集设备或经3G网络传输到服务器端,同时所开发的软件可对心电图进行辅助病情分析,实现对佩戴人的心电监护。还研究并制作了插入式电极和织物电极,并通过二者的结合提高了采集心电信号的质量。实际佩戴和使用结果表明,使用插入式织物电极的可穿戴式心电采集设备具有良好的舒适性,心电信号波形的质量能够达到临床监控的要求。
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    6. 呼吸信号的非接触式测量
    单禹皓,陈通,温万惠,刘光远
    计算机科学    2015, 42 (10): 43-44.  
    摘要 (77)   PDF (497KB) (250)  
    改进设计了一种基于Kinect体感相机的呼吸信号非接触式测量方法。该方法适用于坐立姿势下呼吸信号的遥测。在控制实验下,遥测得到的呼吸率接近于接触式测量得到的呼吸率(相对误差0.4%),且遥测的呼吸信号可以显示不同的呼吸模式。
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