心冲击图波形监测睡眠姿势：一种非接触式方法

"基于心冲击图波形的睡眠姿势监测，农天振，刘培植，高伟东，北京邮电大学信息与通信工程学院" 在本文中，研究人员针对睡眠姿势监测这一重要课题展开研究，他们指出正确的睡姿对睡眠质量和整体健康具有显著影响。为了解决这个问题，他们提出了一种创新的监测方法，利用心冲击图（BCG）波形来分析用户在睡眠中的体位。BCG是一种记录心脏机械活动产生的微弱压力变化的技术，它可以通过非接触式的压电陶瓷传感器嵌入床垫来无干扰地捕捉人体胸腹部的信号。 首先，数据通过一个自适应的FIR（有限 impulse response）带通滤波器进行处理，目的是从复杂的生理信号中分离出BCG的特定分量。接下来，利用模板匹配法定位到心博点（J峰），这是BCG波形中的关键特征点。接着，研究人员从每个J峰出发，提取出八维特征参数，包括HJ、IJ、JK和JL之间的间距，以及基于J峰的H、I、K和L的归一化幅值。这些特征参数能够反映不同睡姿下心脏活动的细微差异。 随后，这些特征参数输入到随机森林预测模型中，通过训练得到的随机森林分类器来预测和识别当前的睡姿。实验结果显示，该模型对仰卧、俯卧、左侧卧和右侧卧四种基本睡姿的识别准确率达到了85%。这个准确度对于提供实时的睡姿监测和改善睡眠质量的干预措施具有实际意义。 此外，该研究还暗示了这种方法在预防和治疗与睡姿相关的亚健康疾病方面的潜在价值。通过持续监测和分析用户的睡姿，可以及时发现并纠正可能对健康产生负面影响的不良睡姿，从而促进更好的睡眠质量和整体健康。 这项研究结合了生物医学信号处理和机器学习技术，为无创、精确的睡眠姿势监测提供了新的解决方案。这种技术不仅有助于个体改善睡眠习惯，还可能在未来的医疗保健和健康管理领域发挥重要作用。