作者：赵海,李大舟,陈星池,李思楠 单位：重庆西南信息有限公司 出版：《计算机科学》2015年第10期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJA2015100070 DOC编号：DOCJSJA2015100079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种人体跌倒检测方法》PDF+DOC2016年第05期 茅莉磊,高强 《基于支持向量机的跌倒检测算法研究》PDF+DOC2017年第01期 裴利然,姜萍萍,颜国正 《透射式血氧饱和度检测方法研究》PDF+DOC2009年第12期 陈晓冰,刘辉辉,李小玲 《基于人体姿态的PSO-SVM特征向量跌倒检测方法》PDF+DOC2017年第10期 麻文刚,王小鹏,吴作鹏 《一种非线性系统的传感器故障检测与诊断新方法》PDF+DOC1995年第03期 周东华 《人体动脉脉搏波传输检测系统的设计与应用》PDF+DOC1992年第04期 韩阳,孙坚,黄元伟,首山雄,路甬祥 《单片机在建筑玻璃抗风压检测中的应用》PDF+DOC2003年第05期 曾惠芬,陈志清 《绿色通道车辆快速检测方案研究》PDF+DOC2010年第11期 牛建强,孟红飞,杨瑞瑞,段世忠 《关于大扭矩传感器检测系统标定方法的探讨》PDF+DOC2009年第03期 樊浩杰,陈坤明,崔磊 《激光扫描技术在铁路限界检测中的应用研究》PDF+DOC2013年第08期 段培勇,薛峰,谢锦妹,潘振,金花

    • 随着可穿戴技术的快速发展，可穿戴产品中对人体生理信号分析的需求日益强烈。光电容积脉搏波技术作为一种能够体现人体心血管健康状态的重要生理信号已经开始应用到医疗、老人监护和健康监测的众多可穿戴产品之中。采用支持向量机(SVM)的分类算法，设计了一个基于光电容积脉搏波的人体窦性心率过缓检测系统。通过对光电容积脉搏波数据的采集、存储以及特征向量的提取，并利用支持向量机的分类算法，提出了一个判别用户当前心率状态是否处于窦性心率过缓的检测方法。通过实验测试，确定了分类器的最佳设置参数为C=38，g=7，此时分类准确率达94.44%，测试集验证的正确判决率达94.18%。该技术为基于光电容积脉搏波的可穿戴计算产品提供了一种新的应用领域。

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