面向人体热舒适度模型的血压信号特征提取与选择方法研究  

Research on Blood Pressure Signal Feature Extraction and Selection Method for Human Thermal Comfort Model

作　　者：孙梅[1,2] 方潜生[1,2] 杨亚龙[1,2] 

机构地区：[1]安徽建筑大学电子与信息工程学院 [2]安徽省智能建筑重点实验室,安徽合肥230601

出　　处：《安徽建筑大学学报》2014年第4期92-96,共5页Journal of Anhui Jianzhu University

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(61300060);安徽高等学校省级自然科学研究重点项目(KJ2011A058);安徽省高校优秀青年人才基金重点项目(2013SQRL043ZD)

摘　　要：人体热舒适度模型对于建筑综合节能研究具有重要意义,生理参数能直接、有效地反映人体热舒适变化,是建立人体热舒适度模型的一种有效手段。血压信号是表征人体热反应状态的主要生理参数,对于建立热舒适模型具有重要的价值。为了提高模型的准确性,通过分析血压信号非稳态的特点并且结合应用背景,提出了具有任意多尺度分解特性的小波包方法进行特征提取和不易受干扰的能量作为信号特征用以构建模型。通过实验与传统特征提取与选择方法进行比较,验证了该方法的有效性。Physiological parameters can reflect the change of human thermal comfort directly and effec-tively .Establishing a mapping model of physiological parameters and thermal comfort is significant to building energy -saving in comfort indoor circumstances .Blood pressure is an important and useful physiological parameter reflecting human thermal response status .In order to improve the accuracy of the model ,by analyzing the unsteady characteristic of blood pressure signal and combined application background ,proposed wavelet packet method with arbitrary decomposition of multi-scale and energy feature w hich is less susceptible in the progress of model establishing as the signal characteristics to build the model .Through experiments compared with conventional feature extraction and selection methods to verify the effectiveness of new method .

关 键 词：热舒适度模型 血压信号 小波包变换 特征提取与选择 

分 类 号：TP13[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]