基于传感器技术的可穿戴式设备信号频率测量

(陕西国防工业职业技术学院，西安 710300)

0 引言

可穿戴技术是在20世纪中后期，最早由麻省理工学院媒体实验室提出的，在传感器、多媒体、无线通信等多项交互处理手段的支持下，人们的衣着质量得到大幅提升。随着可穿戴技术的应用普及，可穿戴式设备应运而生。所谓可穿戴式设备指的是可以直接穿在人体，或在人体衣服、配件中进行有效整合的便携设备[1-2]。这种新型设备不仅具备硬件执行平台的所有操作功能，也能够在数据交互、云端传输等技术手段的支持下，实现信息与数据间软件交流关系的构建。

传统QT方法通过建立隶属函数的方式，对可穿戴式设备信号的数据来源进行统计，并通过AHP数学方法对所有信号数据进行量化处理，达到测量信号频率的目的。但随着科学技术手段的进步，这种传统测量方法逐渐显露出检测带宽占比率过高、电磁干扰免疫性能较差等问题。为避免上述情况的出现，在保留QT方法应用优势的基础上，通过信号质量评价、测量标准具计算等手段，建立一种基于传感器技术的新型可穿戴式设备信号频率测量方案，并通过对比实验证明该方法的时效性。

1 可穿戴式设备频率测量参数选取与计算

在信号需求分析、指标信号选取、评价算子计算三个步骤的支持下，完成可穿戴式设备信号的质量评价，实现新型频率测量方法的基础准备环节搭建。

1.1 信号需求分析

随着可穿戴式设备运行信号总量的不断增加，数据与数据之间的交互方式也变得更加复杂。由于大量可穿戴式设备在运行过程中都会产生信号数据，且这些数据的种类及来源情况较为复杂，其自身的需求分析可从如下几方面进行：

1)信号数据量大。可穿戴式设备信号的数量和种类繁多，同一类信号所对应的设备运行状态也不尽相同，在整个运行过程中由于设备连接状态的改变，各类信号数据所面对的需求条件也随之变化，这也是造成设备信号频率参数大量堆积的主要原因。

2)信号数据采集周期不一致。为避免数据丢失对频率测量结果造成的影响，信号采集周期的设置必须参考可穿戴式设备运行状况的反馈周期[3]。在可穿戴式设备运动现状的影响下，信号数据的关注度不尽相同，所以与其匹配的采集周期也会出现较大差异。

3)信号数据类型复杂。随着可穿戴式设备运行条件的改变，所有信号数据在一个测试周期内都呈现周期性变化趋势，但由于每个信号波动的峰、谷值均不相同，也就导致信号数据整体变化形态较为复杂，进而出现多种不同类型的信号频率数据。

1.2 指标信号的选取

可穿戴式设备指标信号选取以信号需求分析结果作为依据，通过对信号频率数据的定性、定量分析，得到具有量化性的信号质量考察维度体系。从稳态分析角度来看，可穿戴式设备信号质量数据的可靠性受到信号数据总量的直接影响[4]。设e代表可穿戴式设备信号数据总量，根据稳态有效分析法则，可将信号质量数据的可靠度表示为：

(1)

其中：α、α′分别代表稳态积分的上、下限参数，f(e)代表与可穿戴式设备信号数据总量相关的定义式。从设备自身的运行特点来看，可穿戴式设备信号质量数据的核查系数受到信号数据采集周期t、信号类型向量q的共同影响，且在运行环境保持不变的前提下，核查系数与t、q之间的关系可表示为：

w2=(1+q)yt-φ

(2)

上式中，y代表可穿戴式设备信号质量数据的核查条件，φ代表理想状态下信号数据采集周期的最小值。已知有效度函数作为基本应用准则，会对可穿戴式设备指标信号的选取结果产生定向影响，假定设备信号质量数据可靠度与核查系数不发生偏移影响，利用w1、w2可将信号需求分析下的指标信号选取结果表示为：

(3)

其中： lnE代表以10为底可穿戴式设备信号的总需求量，i代表平均需求条件，χ代表选取规划常量。

1.3 质量评价算子的计算

可穿戴式设备指标信号的质量评价算子具备一定数据标准化处理能力，可以根据不同信号选取结果所占权重，判断该信号的基础运行频率是否满足测量要求。假设在理想状态下，所有可穿戴式设备的质量预设指标评分均为1，但由于受到人体运动状态改变、外界环境变换等情况的影响，一部分指标的质量评分会发生上升或下降，且与其相关的隶属度、权重等属性数值也会随之发生变化[5]。设λ代表指标隶属度，η代表指标所占权重，联立公式(3)可将可穿戴式设备信号质量评价算子表示为：

(4)

2 基于传感器技术信号频率测量方案的设计

在可穿戴式设备信号质量评价的基础上，通过传感器信号偏振调制、测量标准具计算、信号频率间隔调整三个主要步骤，实现新型信号频率测量方案的搭建。

2.1 传感器信号的偏振调制方法设计

传感器信号偏振调制可从横波、纵波两个方向同时进行。对于传感器信号的横波偏振调制来说，当可穿戴式设备信号垂直进入偏振分束器后，可以得到两个处于平衡状态输出频率信号，且它们调制指数的绝对值相等、符号相反。其中一个输出频率信号在经过横波相位调制后，利用PM设备进入上级PF装置；另一个输出频率信号直接进入偏振合束器，并在其中等待与PF装置中的输出频率信号汇合[6-7]。详细调制原理如图1所示。

图1 传感器信号横波偏振调制原理图

对于传感器信号的纵波偏振调制来说，当可穿戴式设备信号垂直进入偏振分束器后，所有输出频率信号全部进入PM设备，并在其中进行指数绝对值协调等操作。当PF装置发出连接请求后，一部分频率信号直接进入偏振合束器，另一部分频率信号先在输出装置中进行短暂循环，再进入偏振合束器，最后生成纵波传感器信号。详细调制原理如图2所示。

图2 传感器信号纵波偏振调制原理图

2.2 测量标准具计算

在传感器技术支持下，为保证可穿戴式设备信号数据的高速传输，与指标信号质量评价算子相关的频率容量必须得到实时扩充。随着可穿戴式设备信号频率测量时间的不断增加，评价算子频率容量扩充度始终在一个标准值附近上下徘徊，该标准值即为测量标准具。随着传感器信号偏振调制效率的不断增加，可穿戴式设备信号的传导能够克服电子检测器件的波形瓶颈，在信号平行传导区域中频率测量的基本带宽得到大幅提升，但其整体占比结果却不断降低[8-9]。且在原有信号强度的基础上，传感器对设备基础频率进行了有效提升，并以此方法赋予可穿戴式设备强有力的抗电磁干扰能力。设可穿戴式设备信号质量评价算子不随测量时间的增加而改变，始终保持为h，传感器信号横波偏振调制量x1、纵波偏振调制量x2也始终保持相互独立。利用上述物理量，可将可穿戴式设备信号频率的测量标准具表示为：

(5)

其中：c、v分别代表标准具测量的积分上、下限参数，fϖ代表可穿戴式设备信号的传输消耗量，ϖ代表传输消耗周期的平均时长。

2.3 信号频率间隔的测量调整分析

可穿戴式设备信号频率间隔调整是新型测量方案搭建的末尾环节，可以对最终的测量精度、测量范围等无理数值进行严格限定。根据传感器的传导特性可知，可穿戴式设备信号具备较强的可重构性，且随着测量时间的不断增加，与可穿戴式设备并列测量仪器的各项测量信号也会发生一定改变[10]。图3反应了完整的可穿戴式设备信号频率间隔调整原理。

图3 可穿戴式设备信号频率间隔调整原理图

分析上图可知，一次完整的可穿戴式设备信号频率测量需要对频率间隔进行三次调整，且这三次物理操作间不产生任何关联影响。当可穿戴式设备信号进入频率测量仪器后，这些信号平均分成两份，并同时进行频率间隔调整。其中一份信号在经过一段时间的物理运行后，进行第二次频率间隔调整，最终进入精度测量设备。另一份信号直接进入精度测量设备，在其中进行物理融合后，形成完整的频率间隔调整分析信号。整合上述所有操作原理，完成传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案的搭建。

3 测量技术的应用试验

为突出说明传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案的实用价值，在相同物理平台上，模可穿戴式设备的应用情况，设计如下对比实验。以两台信号发出装置完整的可穿戴式设备模拟机作为实验对象，其中实验组模拟机搭载传感器技术下的新型信号频率测量方案，对照组模拟机搭载传统QT方法，在保证其它影响因素不变的前提下，应用控制变量法，分别记录相同实验环境下，实验组、对照组实验数据的变化情况。

3.1 实验参数设定

结合物理平台应用条件，根据表1完成实验参数设置。

表1 实验参数设定表

上表中SOV参量代表传感运行向量、LEI参数代表电磁干扰免疫水平极值、FMB参数代表频率测量基量、DBE参数代表检测带宽占比极值、EET参数代表实验时间，为保证实验结果的绝对公平性，实验组、对照组实验参数始终保持一致。

3.2 抗电磁干扰免疫水平对比

为避免突发性事件对实验结果真实性造成影响，本次实验分两部分进行。在可穿戴设备信号保持分层运行、传感运行向量为0.42的条件下，以100 min作为实验时间，分别记录在该段时间内，实验组、对照组实验对象抗电磁干扰免疫水平的变化情况；在可穿戴设备信号保持整体运行、传感运行向量为0.71的条件下，以100 min作为实验时间，分别记录在该段时间内，实验组、对照组实验对象抗电磁干扰免疫水平的变化情况。详细实验对比结果如表2、表3所示。

表2 抗电磁干扰免疫水平对比表(分层)

对比表1、表2可知，实验组抗电磁干扰免疫水平在50～60 min之间的变化值最大，达到11.26%，对照组抗电磁干扰免疫水平在70～80 min之间的变化值最大，达到16.03%，远超过实验组。在60～80 min之间，实验组抗电磁干扰免疫水平始终保持最大值75.92%，与上限数值相比上升了1.57%；在第80 min时，对照组抗电磁干扰免疫水平达到最大值53.71%，与上限数值相比下降了20.64%，远低于实验组。综上可知，在可穿戴设备信号保持分层运行、传感运行向量为0.42的条件下，应用传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案，可促使抗电磁干扰免疫水平提升22.21%。

表3 抗电磁干扰免疫水平对比表(整体)

对比表1、表3可知，实验组抗电磁干扰免疫水平在30～40 min之间的变化值最大，达到10.93%，对照组抗电磁干扰免疫水平在20～30 min之间的变化值最大，达到12.52%，远超过实验组。在40～60 min之间，实验组抗电磁干扰免疫水平始终保持最大值72.38%，与上限数值相比上升了1.10%；在第30 min时，对照组抗电磁干扰免疫水平达到最大值54.29%，与上限数值相比下降了16.99%，远低于实验组。综上可知，在可穿戴设备信号保持整体运行、传感运行向量为0.71的条件下，应用传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案，可促使抗电磁干扰免疫水平提升18.09%。

3.3 检测带宽占比量对比

为避免突发性事件对实验结果真实性造成影响，本次实验分两部分进行。在可穿戴设备信号保持分层运行、频率测量基量为0.64的条件下，以100 min作为实验时间，分别记录在该段时间内，实验组、对照组实验对象检测带宽占比量的变化情况；在可穿戴设备信号保持整体运行、频率测量基量为0.83的条件下，以100 min作为实验时间，分别记录在该段时间内，实验组、对照组实验对象检测带宽占比量的变化情况。详细实验对比结果如图4、图5所示。

图4 检测带宽占比量对比图(分层)

分析图4可知，随着实验时间的增加，实验组、对照组检测带宽占比量呈现截然不同的变化趋势。20 min之前实验组检测带宽占比量逐渐上升，20～100 min之间实验组检测带宽占比量之间下降。40 min之前对照组检测带宽占比量逐渐下降，40～80 min之间对照组检测带宽占比量逐渐上升，80～100 min之间对照组检测带宽占比量逐渐上升。实验时间为20 min时，实验组检测带宽占比量达到最大值52.87%，与极限数值相比下降了4.29%，实验时间处于80～100 min之间时，实验组检测带宽占比量达到最小值7.92%。实验时间处于60～80 min之间时，对照组检测带宽占比量达到最大值59.48%，与极限数值相比上升了2.32%，远高于实验组，实验时间处于40～60 min之间时，对照组检测带宽占比量达到最小值9.03%，高于实验组。综上可知，在可穿戴设备信号保持分层运行、频率测量基量为0.64的条件下，应用传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案，可促使检测带宽占比量下降6.70%。

图5 检测带宽占比量对比图(整体)

分析图5可知，随着实验时间的增加，实验组、对照组检测带宽占比量呈现截然不同的变化趋势。在整个实验过程中，实验组检测带宽占比量始终呈现较为明显的波动状态。对照组检测带宽占比量呈现上升、下降交替出现的变化趋势。实验时间为80 min时，实验组检测带宽占比量达到最大值52.40%，与极限数值相比下降了8.27%，实验时间处于60～80 min之间时，实验组检测带宽占比量达到最小值8.56%。实验时间处于20～40 min之间时，对照组检测带宽占比量达到最大值66.07%，与极限数值相比上升了5.40%，远高于实验组，实验时间处于0～20 min之间时，对照组检测带宽占比量达到最小值10.48%，高于实验组。综上可知，在可穿戴设备信号保持整体运行、频率测量基量为0.83的条件下，应用传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案，可促使检测带宽占比量下降13.67%。

4 结束语

新型可穿戴式设备信号频率测量方案以传感器技术平台作为应用背景，在信号需求分析、指标信号选取、评价算子计算三个步骤的支持下，完成信号质量评价，通过频率间隔调整等方式，对电磁干扰免疫力差、检测带宽占比高等问题进行有效解决。从搭建过程方面来看，新型测量方案中的数据计算量相对较小，且没有对数值精确度进行严苛要求，在一定程度上避免因运算误差造成方案测量准确率下降问题的出现，应用传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案，可促使抗电磁干扰免疫水平的提升，同时也可促使检测带宽占比量下降。从某些角度来看，传感器技术下可穿戴式设备信号频率测量方案能够充分代替传统QT方法，具备一定的实际推广价值。