19、基于声学信号的低复杂度呼吸监测系统探索

基于声学信号的低复杂度呼吸监测系统探索

呼吸监测在医疗、健康等诸多领域有着重要应用，甚至在新兴游戏应用中也能发挥作用。下面为大家详细介绍一种基于声学信号的低复杂度呼吸监测系统。

1. 呼吸监测的背景与意义

呼吸是人体少数可自主控制且能影响自主神经系统功能的生理活动之一。实时呼吸监测系统可用于生物反馈应用，初步设计适用于低噪音环境。

在呼吸疾病研究中，人类呼吸已得到深入探讨，生物反馈领域也对其高度关注。呼吸窦性心律不齐（RSA）现象表明，呼吸会调节正常人的心率，进而影响动脉血压和容积脉搏。如今，许多生物反馈临床研究将呼吸控制与心率连贯性联系起来，探索非药物治疗高血压的方法。

呼吸监测在情绪检测领域也颇具价值。不同的呼吸模式与特定的情绪状态相关联：
- 快速深呼吸可能表示兴奋，如愤怒、恐惧，有时也可能是喜悦。
- 快速浅呼吸可能意味着紧张期待，包括恐慌、恐惧或专注。
- 缓慢深呼吸表示放松的休息状态。
- 缓慢浅呼吸可能表示退缩、消极状态，如抑郁或平静的幸福。

目前，已有多种非侵入式呼吸检测方法被提出，包括基于运动、体积和组织成分检测的经典方法，如胸廓阻抗监测、胸/腹围测量、肌电图、各种运动探测器和光电容积描记法等。近年来，还有利用远红外（FIR）相机监测呼吸的方法，但这些方法涉及图像处理技术，需解决头部旋转、相机与人的距离和角度等实际问题。而本文采用的是声学信号方法，通过放置在鼻孔附近或喉咙处的麦克风测量呼吸声音的变化。

随着智能手机的普及，其具备强大的计算和连接能力，开发专门的生物反馈应用程序，可让患者在家中进行训练，还能在获得用户许可的情况下收集大量数据，助力大规模临床研究。然而