床垫BCG信号在床状态判别与机器学习应用

"基于床垫BCG信号的在床状态判别研究1" 本文是一篇来自电子科技大学生物技术专业的学士学位论文，由Leereliu撰写，指导教师为曾东。研究的核心目标是通过分析床垫上的身体重力变化信号（BCG，Ballistocardiogram）来判断人体在床状态，包括在床与离床，以及在床状态下的体动与安静状态。论文主要探讨了如何有效地提取BCG信号的特征，以便用机器学习方法构建一个精确的分类算法，对不同状态的BCG信号进行区分。 BCG信号是一种记录人体微小运动的生理信号，通常由心脏搏动引起的身体内部的微小位移产生。在床状态监测对于健康护理、睡眠质量分析以及预防跌倒等应用场景具有重要意义。本文首先阐述了BCG信号采集信息系统的工作原理，这涉及到传感器的布置、信号的采集与处理等环节，确保信号的质量和有效性。 接下来，论文深入讨论了特征提取技术。由于BCG信号的非线性和噪声特性，选择合适的特征对于状态识别至关重要。可能涉及的特征包括信号的幅度、频率成分、时域和频域特征，以及利用时间序列分析、滤波技术等方法提取的特征。此外，论文还可能涵盖了特征选择策略，如基于相关性、互信息或特征重要性的方法，以减少冗余并提高分类性能。 随后，论文引入了多种机器学习模型，如支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、神经网络、K近邻(KNN)等，用于构建分类器。每种模型的优缺点、训练过程、参数调整以及在BCG信号分类中的适应性都进行了分析和比较。通过交叉验证和实际数据集的测试，评估了这些模型在在床状态识别任务中的表现，以确定最有效的算法。 最后，论文对实验结果进行了总结和讨论，分析了各种因素对分类性能的影响，如信号预处理、特征工程和模型选择等。此外，还可能提出了未来研究的方向，如集成学习、深度学习模型的应用，或者优化现有方法以提升实时监测的准确性。 这篇论文为床垫BCG信号的在床状态判别提供了一个系统性的研究框架，不仅为生物医学信号处理提供了新的视角，也为智能健康监护系统的设计提供了理论和技术支持。