4、振动计数据采集与处理全解析

振动计数据采集与处理全解析

1. 测量方案

测量方案依据所使用的振动计、采样频率、是否采用传统心电图(ECG)作为参考以及测量位置的不同而有所差异。
- 第一组测量 :采样频率 fs = 960Hz,主要关注衣物、测量时测试人员的姿势以及身体压力对测量的影响,同时测试了测量的重复性。共有 22 名男女学生参与此次测量。
- 第二组和第三组测量 :鉴于第一组测量结果,发现提取振动计信号细节时无需 960Hz 的采样频率,因此将采样频率降低至 fs = 480Hz,这样做也是为了便于与心电图同步。这两组数据来自约 50 名患有心房颤动、心房扑动、房室传导阻滞、心源性晕厥等疾病的患者,同时记录了振动计信号和心电图。测量过程未进行声学或视频记录,且未添加患者姓名、出生日期等个人数据,仅记录诊断参数并添加到测量数据集,数据集通过测量日期和时间生成的编号进行标识。

测量时要求患者不说话、不移动、不伸展或放松肌肉,以正常放松的方式呼吸,因为振动计信号测量的是皮肤表面的运动速度,这些活动会影响测量结果。每个测量周期固定为约 Δt = 120s,避免长时间测量给患者带来过大压力。

2. 数据预处理

处理振动计数据的第一步是抑制均值并降低采样频率。
- 采样频率降低 :对于研究心音,使用原始采样频率;若关注呼吸和心跳等振动计信号细节,采样频率 fs = 120Hz 即可。第一组数据采样频率降低因子 M = 8,后两组数据降低因子 M = 4,这一操作称为抽取。例如,初始采样频率 fs = 960Hz 时,每隔 8 个样本保留 1 个,

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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