硬件化非接触睡眠状态识别：PVDF传感器与FPGA实现

"非接触式睡眠状态识别算法硬件化实现，利用PVDF非接触式传感带获取生理信号，经过前端处理后输入FPGA进行流水线计算，通过Nios软核处理器进行睡眠状态识别，能快速识别肢体律动、正常呼吸和呼吸暂停，适用于医院临床和家庭监护，提高诊断效率和舒适度。" 本文介绍了一种创新的非接触式睡眠状态识别算法，该算法利用了PVDF（聚偏氟乙烯）压电薄膜传感带，可以实时捕获多维度的生理信号，包括心率、呼吸和体动等。这种非接触式设计避免了传统接触式监测技术的不便，如对身体活动的限制和长时间接触可能带来的不适。 在硬件实现上，生理信号首先通过前端电路进行电荷放大和滤波，然后由ADC（模拟数字转换器）采样，数据进入可编程逻辑器件FPGA（现场可编程门阵列）。算法采用了高效的流水线设计，能够在短时间内提取信号特征，计算出体动合成指数，这一过程由嵌入式软核处理器Nios负责。通过这种方式，系统可以在19毫秒内识别出人体在睡眠中的三种状态：肢体律动、正常呼吸和呼吸暂停，显著提高了识别速度，对于诊断呼吸暂停综合症具有重要意义。 传统的接触式检测技术虽然能够检测生理信号，但存在诸多问题，如对被测者的活动限制、长时间测量的不适感以及软件处理时间长等。相比之下，非接触式睡眠识别算法克服了这些局限性，不仅提高了用户的舒适度，还提升了监测的准确性，有助于及时发现和处理睡眠呼吸暂停等睡眠障碍。 算法的设计流程包括信号采集、预处理、特征提取和睡眠状态判断。主要成分分析用于从复杂的信号中分离出有效的特征，而体动指数的计算则基于标准差值，用于判断睡眠期间的体动情况。整个系统采用软硬结合的SoC（系统级芯片）设计，优化了硬件资源，缩短了识别时间，整体识别准确率达到97%，展现出极高的实用价值。 这种非接触式睡眠状态识别算法及其硬件化实现为医疗领域提供了新的解决方案，特别是在医院临床监测和家庭监护场景下，可以提供更便捷、更舒适的睡眠质量监测服务，对于改善患者的生活质量和预防相关疾病具有深远意义。