基于心电与环境的运动负荷评估技术研究_毕业论文.pdf

基于心电与环境的运动负荷评估技术研究 本文提出了一套基于心电信号的运动负荷评估系统，该系统考虑了环境信息（温度、相对湿度）和运动类型（有氧/无氧运动）的影响，并以行业标准的感知劳累评级（Rating of Perceived Exertion, RPE）作为分级基础。该系统主要由三部分组成：基于经验模态分解法、灰色相关度、香农熵包络的 R 峰检测算法；考虑环境信息的运动负荷评估模型；和具有运动类型识别能力的运动负荷评估模型。 本文提出了一种基于经验模态分解法、灰色相关度、香农熵包络的 R 峰检测算法，该算法可以准确识别运动心电信号中的 R 峰位置，并且对静息心电信号的 R 峰识别性能相当，对运动心电信号的 R 峰识别性能更优。该算法可以解决传统 R 峰识别算法对运动心电信号的 R 峰识别准确率较低的问题。 本文提出了一种考虑环境信息的运动负荷评估模型，该模型利用多元回归方法构建了考虑环境信息的 RPE 和心率差值之间的关系模型，并设置对比实验验证了环境信息对于运动负荷评估的重要性。该模型可以将环境信息引入到运动负荷评估模型中，并实现了运动负荷评估的精度提高。 本文提出了一种具有运动类型识别能力的运动负荷评估模型，该模型基于 LSTM 神经网络的无氧阈识别模型，并将无氧阈识别模型与本文的运动负荷评估模型相融合，实现了运动负荷评估的自动化和智能化。该模型可以识别运动类型，并将其考虑到运动负荷评估中，从而提高了运动负荷评估的准确性和稳定性。 本文的研究成果可以为运动负荷评估技术的发展提供新的思路和方法，并为运动员和教练员提供了更加智能化和自动化的运动负荷评估手段，以提高运动表现和减少运动损伤的风险。 知识点： 1. 基于心电信号的运动负荷评估技术可以考虑环境信息和运动类型的影响，从而提高运动负荷评估的准确性和稳定性。 2. R 峰检测算法可以准确识别运动心电信号中的 R 峰位置，并且对静息心电信号的 R 峰识别性能相当，对运动心电信号的 R 峰识别性能更优。 3. 考虑环境信息的运动负荷评估模型可以将环境信息引入到运动负荷评估模型中，并实现了运动负荷评估的精度提高。 4. 具有运动类型识别能力的运动负荷评估模型可以识别运动类型，并将其考虑到运动负荷评估中，从而提高了运动负荷评估的准确性和稳定性。 5. 基于 LSTM 神经网络的无氧阈识别模型可以实现运动类型的自动识别，并将其与运动负荷评估模型相融合，实现了运动负荷评估的自动化和智能化。 本文的研究成果可以为运动负荷评估技术的发展提供新的思路和方法，并为运动员和教练员提供了更加智能化和自动化的运动负荷评估手段，以提高运动表现和减少运动损伤的风险。