多傳感器信息融合及其在可穿戴計算機上的應用.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、可穿戴計算機是一種超微型、可穿戴的新型移動計算機設備,它能隨時隨地為使用者提供信息獲取、交換和處理的能力。它不只是將計算機微型化和穿戴在身上,它還實現了人機的緊密結合,其除了具有計算和顯示功能外,采用多通道傳感器技術,結合計算功能以及信息融合技術可使穿戴者對于自身以及環(huán)境的感知能力得以增強,從而能夠自主的做出相應,更加智能的與穿戴者進行交互。
  本文分析了可穿戴計算機以及人體各生理指標的特點,考慮到可穿戴計算機傳感器信息融合的實

2、時性需求,傳感器時序數據的特點,以及生理數據的模糊性,提出了基于模糊動態(tài)貝葉斯網絡的多傳感器信息融合的方法。動態(tài)貝葉斯網絡是根據多個時刻觀測值對系統(tǒng)的各個時刻或某一時刻的狀態(tài)進行評估,而模糊動態(tài)貝葉斯網絡又考慮了觀測值存在多個不確定狀態(tài)的情況,適用于存在連續(xù)觀測值時的定性推理問題。本文系統(tǒng)的研究了模糊動態(tài)貝葉斯網絡構造方法以及推理算法,在模糊動態(tài)貝葉斯網絡的一般推理公式的基礎之上,把動態(tài)貝葉斯網絡的前向后向算法以及鄰接算法推廣到模糊動態(tài)

3、貝葉斯網絡中,并且給出了基于模糊動態(tài)貝葉斯網絡的多傳感器信息融合框架和步驟。
  運用這種方法,本文針對兩種生理狀況(心源性休克和人體生理狀態(tài))的實時監(jiān)測,分別建立了監(jiān)測模型,通過在線推理,可以實現對多生理傳感器信息進行實時融合,對融合目標所處狀態(tài)進行評估。仿真測試的結果證實了監(jiān)測模型以及推理算法的有效性和實用性,并且該方法可以有效的濾除傳感器瞬時故障所造成的影響,通過概率曲線的分析還可以及時獲取人體生理狀況變化的趨勢。
 

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