Інтелектуальна система виявлення стресу на основі Shimmer-сенсорів
Вантажиться...
Дата
2024
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дипломна робота на тему «Інтелектуальна система виявлення стресу на основі
Shimmer-сенсорів» присвячена створенню автоматизованого рішення для виявлення
стресу за допомогою біосигналів. Основною метою роботи було розробити методику
та програмне забезпечення, яке б дозволило ефективно моніторити фізіологічний стан
людини та ідентифікувати стресові стани, використовуючи дані, отримані за
допомогою сенсорів фотоплетизмографії та електродермальної активності.
У ході дослідження було проведено серію експериментів з 30 учасниками. За
стресор було використано сигнал повітряної тривоги.
Для обробки даних було застосовано методи попередньої фільтрації та
нормалізації сигналів. Було проведено аналіз варіабельності серцевого ритму та
електродермальної активності для визначення основних параметрів, що характеризують стресовий стан.
Для класифікації станів спокою та стресу було використано кілька методів
машинного навчання, включаючи K-Nearest Neighbors, Naive Bayes, Random Forest,
Decision Tree та Support Vector Regression. На основі отриманих результатів було
встановлено, що метод Naive Bayes показав найвищу точність класифікації – 88%.
Розроблене програмне забезпечення автоматизує процес обробки та аналізу даних, а
також класифікації стану стресу.
Практичне значення роботи полягає в можливості використання створеної
системи для моніторингу фізіологічного стану людини, що дозволяє швидко виявляти
стресові стани та надавати рекомендації або попередження користувачеві. Це сприяє
підвищенню рівня здоров'я та безпеки, а також може бути застосовано у медичній
діагностиці та профілактиці захворювань, пов'язаних зі стресом.
Опис
Ключові слова
стрес, варіабельність серцевого ритму, фотоплетизмографія, електродермальна активність, біосигнали, Shimmer-сенсори, машинне навчання, класифікація стресу, здоров'я, автоматизована система, фізіологічний моніторинг, ідентифікація стресу, ФПГ сенсори, stress, heart rate variability, photoplethysmography, electrodermal activity, biosignals, Shimmer sensors, machine learning, stress classification, health, automated system, physiological monitoring, stress identification, PPG sensors
Бібліографічний опис
Стрельчук, Я. В. Інтелектуальна система виявлення стресу на основі Shimmer-сенсорів : дипломний проект ... бакалавра : 151 Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології / Стрельчук Ярослав Вікторович. – Київ, 2024. – 59 с.