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基于水暖毯上非接觸人體生理信號監測系統，采用二階最小均方(LMS)自適應濾波提取有效的呼吸和心跳信號，可實現不限定呼吸和心跳濾波頻帶范圍的動態生理信號提取，解決了固定濾波頻帶下異常心跳和呼吸信號不易分離問題。在平緩呼吸和急促呼吸2種情況下，20組呼吸和心跳分離結果與多參數監護儀結果的對比分析表明：該算法的準確率可達90％以上，具有較好的實用性。

呼吸和心跳是人體基本生命特征信息，是反映人體健康狀況的重要參數，有助于診斷個體疾病和預防生命危險。當前，水暖毯上非接觸式生理信號監測E3-81方法由于無需電極等設備對身體的直接接觸，避免了復雜的連線，監測過簡單等優點，已成為人體生理信號監測的發展方向。水暖毯上監測系統是當前非接觸式生理信號監測的研究熱點。該系統通過在床墊中安裝壓力或振動傳感器感知人體心臟和呼吸的微動信號，進而可提取人體的呼吸和心跳信息。http://www.vopsnt.com/

目前，床墊式監測系統大多采用基于固定頻帶的濾波器分離呼吸和心跳信號J，然而呼吸和心跳屬于準周期、干擾頻率不固定的生物醫學信號，異常情況下的呼吸和心跳的頻帶與正常情況下的頻帶可發生重疊，采用固定截止頻率的濾波器無法有效分離這些異常狀態下的人體生理信號，進而失去對危險情況跟蹤和預警的作用。為此，本文提出采用自適應濾波用于床墊式非接觸呼吸和心跳信號提取。自適應濾波不需要先驗知識和初始條件，通過自學習來適應外部環境，調節自身參數跟隨信號的頻率漂移，具有維納濾波和卡爾曼濾波的最佳濾波性能。本文采用二階最小均方(1eastmeansquare，LMS)自適應濾波方法，可實現呼吸與心跳信號自適應分離，從而準確提取呼吸和心跳參數，并減少硬件結構。系統采用PVDF傳感器“捕捉人體呼吸和心跳的微動信號，進而采用四階低通濾波電路濾除高頻噪聲、工頻干擾以提高信噪比，獲得包含人體呼吸、心跳、體動以及部分噪聲的混合信號。考慮到不同個體呼吸和心跳信號幅度不同 。