基于壓力和心電信號便攜式服裝壓力舒適性測量設(shè)備

李紅利，陳國崴，劉 皓

（1.天津工業(yè)大學(xué) 電氣工程與自動化學(xué)院，天津 300387；2.天津工業(yè)大學(xué)紡織科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300387）

智能服裝是在傳統(tǒng)的服裝基礎(chǔ)上，將材料科學(xué)、計算機、電子和服裝設(shè)計等學(xué)科綜合研究發(fā)展起來的[1-2]。主要目的是為了利用先進技術(shù)改變和提升傳統(tǒng)的服裝功能，使服裝具有信息感知，計算分析和通訊等功能[3]。智能服裝可以根據(jù)特定環(huán)境中人體的變化為用戶提供智能分析、決策支持和反饋，以更好地幫助在特定環(huán)境工作中的人們[4]。智能服裝與服飾具有感知人體的生理參數(shù)、運動參數(shù)和環(huán)境參數(shù)，并能以此做出合理的響應(yīng)[5]。由于智能服裝與服飾與人體的接觸面積大，接觸時間長，因此在未來有望成為互聯(lián)網(wǎng)的主要入口之一，所以關(guān)于智能服裝穿著舒適性的研究已刻不容緩。國外最先開始關(guān)注研究服裝壓力對人體穿著時的舒適性的影響。Kirk 等[6]研究了在人體運動時測量人體皮膚延伸率的方法，為之后研究人員計算服裝壓力與皮膚延伸關(guān)系時提供了參考依據(jù)。Denton[7]研究發(fā)現(xiàn)人體所能感受到服裝壓的舒適性區(qū)間為1.96～3.9 kPa，服裝壓不在此區(qū)間時，會讓人體產(chǎn)生不舒適的感覺，更嚴重的會對人的生理和心理都產(chǎn)生一定的影響，危害穿著者的身心健康。Ito 等[8]經(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)織物的物理性能與緊身短褲穿著舒適性之間存在一定關(guān)系，該發(fā)現(xiàn)為以后緊身短褲的設(shè)計提供了理論依據(jù)。近幾十年來，國內(nèi)外服裝壓力測量設(shè)備和方法取得了很大進展和進步。Zhang 等[9]采用有限元方法，給出了磨損過程中三維動態(tài)服裝壓力數(shù)值模擬的力學(xué)模型。設(shè)計了一系列主觀客觀評價實驗，用于評價服裝的舒適性和構(gòu)建2 種評價方法的關(guān)系。

此方面的研究在國內(nèi)開始的相對較晚。到目前為止，國內(nèi)對服裝靜態(tài)壓進行了很多研究，并取得了一定成果。這些研究大部分探討了服裝單個固定款式以及不同服裝材質(zhì)、結(jié)構(gòu)對人體的壓力情況。但這些研究方式單一，不能對任意服裝進行服裝壓分布檢測，也無法對服裝設(shè)計和生產(chǎn)過程做出指導(dǎo)。如呂明霞等[10]用女性的襪子和內(nèi)褲做為研究樣本，利用美國Tekscan 公司研制的壓力分布測量系統(tǒng)，測試了女性在靜態(tài)著裝時內(nèi)褲和襪子的壓力大小和分布規(guī)律，并對數(shù)據(jù)進行了分析。Liu 等[11]設(shè)計了一個壓力舒適性測量系統(tǒng)，對緊身服裝進行了舒適性測量與分析。費文昌等[12]基于 Flexiforce 薄膜壓力傳感器（Tekscan，美國）開發(fā)了一種精確度高，并且穩(wěn)定的服裝壓力測試系統(tǒng)。雖然該測試裝置對服裝壓力的測量精度較高，但測量參數(shù)單一，并且采用電源供電，不夠便攜。陳益松等[13]在動態(tài)服裝壓力的測量方面也進行了很多的研究。王發(fā)明等[14]并取得了較多的研究進展，但仍舊沒有研發(fā)出一個可以同時測量多參數(shù)的便攜式設(shè)備以及與之對應(yīng)的服裝舒適性評價方法。

服裝舒適性對于人體心率的影響的研究也明顯不足。2012 年，尹玲等[15]研究發(fā)現(xiàn)，合身的塑身帶，能夠適當減緩人體血液流動，降低人體心率。2017 年，岑司竹[16]研究了不同壓力的運動文胸對女性人體側(cè)頸點、后背肩胛骨、乳房側(cè)下點、側(cè)中點等點處血流量的影響。心電信號的采集在人體心電監(jiān)護系統(tǒng)上的應(yīng)用數(shù)量眾多，功能也趨于完善。如孕婦健康監(jiān)護系統(tǒng)[17]、智能服裝心率檢測模塊的位置研究[18]、老年人心電監(jiān)護系統(tǒng)[19]和社區(qū)醫(yī)療監(jiān)護系統(tǒng)[20]。

綜合以上國外以及國內(nèi)研究存在的不足，研發(fā)了一種基于壓力-心電雙參數(shù)的便攜式服裝舒適性測量設(shè)備，以其便攜性與低功耗為之后服裝研究與生產(chǎn)人員提供可靠的設(shè)備支持，改進服裝的合身型與舒適度。

本課題擬通過選用低功耗芯片MSP430F149 做為主控芯片，ADS1192 做為心電信號采集芯片，低功耗藍牙4.0 做為無線數(shù)據(jù)傳輸方式，并為提高系統(tǒng)便攜性，利用電池進行供電，設(shè)計了一套基于壓力和心電信號的便攜式服裝壓力舒適性測量設(shè)備。

1 硬件設(shè)計

通過測量人體與智能服裝間的壓力與人體在穿著智能服裝時的心率變化，可以對智能服裝舒適性做出判斷。因此本文以壓力和心電信號為測量參數(shù)，設(shè)計了壓力-心電雙參數(shù)的便攜式智能服裝舒適性測量設(shè)備。系統(tǒng)流程圖如圖1 所示。系統(tǒng)主要由5 部分組成，主控系統(tǒng)，壓力采集模塊，心電采集模塊，電源電路和無線傳輸電路。

圖1 系統(tǒng)流程圖Fig.1 Flow chart of system

系統(tǒng)實物圖如圖2 所示。

圖2（a）顯示了系統(tǒng)上位機顯示界面，包括4 個薄膜壓力傳感器的輸出電壓、溫濕度傳感器采集到的環(huán)境溫濕度與心電信號波形。系統(tǒng)主控芯片采用MSP430系列，該芯片不僅為在便攜式測量應(yīng)用中延長電池的使用壽命而進行了優(yōu)化，而且內(nèi)置了2 個16位計時器、快速12 位ADC、48 個I/O引腳和2 個USART。MSP430F149的主控系統(tǒng)如圖2（b）所示，為節(jié)省功耗，系統(tǒng)采用雙晶振，分別為8 M 和32.768 Hz，使系統(tǒng)能夠根據(jù)不同需求選用合適的晶振，從而降低系統(tǒng)功耗。對系統(tǒng)的使用時長測試過程中，要求系統(tǒng)處于工作狀態(tài)，直到電量耗盡。重復(fù)3 次，系統(tǒng)最少持續(xù)工作時間為21 h。

圖2 系統(tǒng)實物圖Fig.2 Physical chart of system

由于薄膜壓力傳感器輸出信號較小，所以需要放大器將輸出信號進行放大，其中放大器選用MCP600x系列，此芯片是專門為各種通用應(yīng)用設(shè)計的，被廣泛應(yīng)用于便攜式設(shè)備中，即使單電源供電電壓只有1.8 V，該系列仍可繼續(xù)工作。供電范圍為1.8～5.5 V。

心電電極采用直徑為2.5 cm 的織物干電極。梁麗君等[21]的研究表明，該尺寸的織物干電極是用于心電信號采集的最佳電極尺寸，還能改善由于電極在人體不適當位置所引起的運動偽跡，提高所采集到的心電信號的穩(wěn)定性。由于織物電極易于服裝結(jié)合，給與人體的舒適感遠遠強于一次性電極。

1.1 心電采集模塊

心電采集模塊由信號采集和信號發(fā)送接收2 部分組成。為盡可能減小系統(tǒng)體積，提高系統(tǒng)的便攜性，同時降低心電模塊運行的功耗，所以采用內(nèi)置了可編程放大器和AD 轉(zhuǎn)換模塊的ADS192 心電采集芯片。系統(tǒng)采集的三通道心電信號通過心電電極和導(dǎo)聯(lián)線傳輸?shù)?ADS1192 芯片[22]。

無線通訊技術(shù)是便攜式和可穿戴設(shè)備的核心。系統(tǒng)需要將壓力和心電信號同時進行傳輸，傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量比較多。本系統(tǒng)通過藍牙4.0 模塊進行通訊，選用德飛萊藍牙串口模塊，該模塊可應(yīng)用于各種具備藍牙功能的手機、電腦，并且也兼容單片機系統(tǒng)[23]。

1.2 上位機程序的編寫

LabVIEW（laboratory virtual instruments engineering workbench）是一種圖形化的編程語言環(huán)境，被認為是標準的儀器控制與數(shù)據(jù)采集軟件，常被應(yīng)用于研究所與工業(yè)領(lǐng)域[24]。

由于實驗采集的心電信號中有較大的噪聲干擾，所以將心電信號用巴特沃斯函數(shù)濾波器進行濾波，該濾波器可實現(xiàn)高通、低通、帶通和帶阻濾波的功能。

濾波器類型選用低通濾波器，階數(shù)為6 階，由于心電信號大部分集中于50 Hz 以下，所以低截止頻率設(shè)置為50 Hz，將頻率大于50 Hz 的信號進行濾除。

巴特沃斯函數(shù)濾波器濾波前后心電波形如圖3所示。

圖3 濾波前后的心電信號Fig.3 Waveform before and after ECG filtering

2 信號濾波與R波檢測

一個正常周期的心電圖如圖4 所示。一般來說，心電信號的幅值主要分布在10 μV 到5 mV，頻率主要分布在0.05 Hz 到120 Hz。心電信號中的QRS 波群是由 Q 波、R 波、S 波組成，且各自有不同的特征。所以在醫(yī)學(xué)中將其作為一個整體來分析。健康人群的心電波形周期為60～100 ms，是整個心電周期中最明顯，最容易識別的波群。一般而言，正常青年男性的心臟每分鐘跳動的次數(shù)為60～100 次。將每分鐘跳動次數(shù)低于60 次稱為心動過緩，高于100 次稱為心動過速。

圖4 典型ECG 信號Fig.4 Typical ECG signal

由于人體心電信號易受基線漂移和肌電干擾等噪聲影響，因此需要將采集到的心電信號進行濾波。由于心電信號具有非平穩(wěn)、非線性等特性，傳統(tǒng)的最小二乘法、中值濾波、小波變換等算法對信號的濾波效果并不理想，故本文應(yīng)用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法，即EMD 法，進行噪聲的消除。

信噪比（signal to noise ratio，SNR）是衡量采集信號質(zhì)量的一個重要指標。通常來說，信噪比越大，說明混在信號里的噪聲越小，信號質(zhì)量越高，否則相反。為體現(xiàn)系統(tǒng)心電信號的采集質(zhì)量與算法的濾波效果，故用EMD 法與小波變換2 種濾波算法對心電信號進行濾波，人體不同狀態(tài)時的心電信號信噪比如表1 所示。從表1 中可知，EMD 算法的濾波效果較好。

表1 心電信號經(jīng)小波變換和EMD 算法處理后的信噪比Tab.1 SNR of ECG signals processed by wavelet transform and EMD algorithm

為了實現(xiàn)心電信號的心率計算，需要對心電信號中的QRS 波形進行檢測。R 波具有波形陡峭、幅值大、帶寬窄的特點。常用的檢測方法有差分絕對值法、差分閾值法、模版匹配法和小波變換等[25]。小波變換檢測算法具有精度高的優(yōu)點，但是算法復(fù)雜度較高，需要處理器有較高的處理能力，因此不適用于低功耗、小成本的設(shè)備。因此本文采用了自適應(yīng)差分閾值法進行QRS 波形檢測，R 波檢測算法流程如圖5 所示。

在檢測出R 波之后，能夠根據(jù)人體生理特性進行錯檢和漏檢的邏輯判斷，改善了傳統(tǒng)差分閾值算法抗干擾性能差，容易出現(xiàn)漏檢等缺點。

圖5 R 波檢測算法流程圖Fig.5 Flow chart of R-wave detection algorithm

3 實驗設(shè)計

3.1 壓力實驗

3.1.1 壓力傳感器的標定

為了驗證系統(tǒng)測量壓力的準確性和可靠性，選擇質(zhì)量為20 g、40 g、60 g 的砝碼，分別放于薄膜壓力傳感器上，重復(fù)5 次，取電壓平均值。本文用變異系數(shù)（coefficient of variation，CV）來體現(xiàn)系統(tǒng)壓力測量的穩(wěn)定性。變異系數(shù)是衡量測量數(shù)據(jù)變異程度的統(tǒng)計量，不會受到被測數(shù)據(jù)的單位和平均數(shù)不同的影響，所以是比較不同壓力下傳感器輸出值穩(wěn)定性的指標，變異系數(shù)的值等于數(shù)據(jù)標準差與平均值的比，公式為：

式中：σ、μ 分別表示數(shù)據(jù)的標準差和平均值。

之后根據(jù)5 次所求各重量下的平均值，畫出傳感器的線性曲線和變異系數(shù)，如圖6 所示。圖6（a）中，擬合曲線線性度達0.998 9，施加壓力和輸出電壓呈正比。由圖6（b）知，系統(tǒng)的重復(fù)性比較好，在砝碼重量為0 g 時CV 值最大，達6.5%。誤差產(chǎn)生的主要原因可能為供電電壓的小震幅波動和電壓漂移。

圖6 傳感器的標定與變異系數(shù)Fig.6 Calibration of pressure sensor and coefficient of variation

3.1.2 壓力測量實驗設(shè)計

為了獲得人體表面與智能服裝間的壓力分布，購買了一套型號為XL 的緊身衣用于測量靜態(tài)和動態(tài)壓力并進行舒適性研究，該服裝材質(zhì)成分為55%的聚酰胺纖維（錦綸）和45%的聚氨酯彈性纖維（氨綸），彈性較好。為詳盡描述人體與智能服裝間的壓力分布，選取人體下胸圍線、腰圍、腹圍和肩周上這些人體動作變化時壓力改變明顯的點，測量壓力數(shù)據(jù)，共選取了34 個測量點。具體分布如圖7 所示。

圖7 測量點分布圖Fig.7 Distribution map of measuring point

選擇2 名男性志愿者，身體參數(shù)如表2 所示，其中男性a 建議尺碼XL，男性b 建議尺碼XXXL。

為避免其他因素的干擾，整體實驗過程在恒溫恒濕實驗室中進行，相對溫度為20.4 ℃，相對濕度為64.73%。要求志愿者穿著緊身衣30 min，使服裝與人體適應(yīng)，之后志愿者依次進行如下動作：站立-坐-坐姿彎腰-摸肩-屈臂-站立，動作過程如圖8。

表2 男性a、b 身體參數(shù)Tab.2 Physical parameter of male a and b

圖8 人體的動作過程Fig.8 Movement process of human body

其中，坐姿姿勢要求人體模型背部挺直，雙手置于膝蓋上方，雙腳踩在地面上，不能懸空；坐姿彎腰姿勢要求雙肘同樣置于膝蓋上方；進行摸肩動作時，雙手要放到另一側(cè)的肩膀上；最后屈臂動作要使手臂的大小臂依次呈 180°、120、90°、60°和 30°。全程實驗平均進行2 h，為保證實驗準確性，避免因人體模型空飽腹變化對實驗的影響，選擇連續(xù)2 天中的10：00—12：00及 20：00—22：00 這 2 個時間段進行了實驗。

3.2 心率實驗設(shè)計

為研究人體在穿著緊身衣時心率的變化，設(shè)計了靜態(tài)心率測量實驗。要求志愿者男性a 和男性b 穿著型號為XL 的緊身衣，以相同坐姿姿勢測量。為減少環(huán)境對實驗結(jié)果的影響，整體實驗仍舊選擇在恒溫恒濕實驗室中，與壓力測量在同一時間段進行。并且要求志愿者穿著除上身外舒適的內(nèi)衣褲與鞋子，志愿者在15 min 后將緊身服脫下，并且繼續(xù)測量心率。為保證實驗準確性，實驗重復(fù)進行4 次，求心率平均值。

4 實驗結(jié)果與分析

4.1 壓力實驗結(jié)果與分析

人體模型靜態(tài)和動態(tài)時，身體表面與服裝的壓力分布不相同。在對2 名被試者進行壓力測量后，得出各被測點的壓力大小，之后分析并繪制各點的壓力平均值和變異系數(shù)。圖9 為2 名志愿者穿著被試服裝時的壓力分布圖。并且為了直觀表現(xiàn)同一件智能服裝對不同體型志愿者皮膚表面的壓力，選取部分點進行壓力比較，如圖10 所示，可以明顯看出服裝壓力與志愿者體型大小呈正比。

圖9 壓力分布Fig.9 Pressure distribution

圖10 部分測量點壓力分布Fig.10 Pressure distribution of partial measurement point

為進一步詳細研究志愿者與智能服裝之間的壓力分布，并能根據(jù)壓力給出服裝設(shè)計具體意見，對胸緯下、腰圍、腹圍和肩周圍的壓力分布分別進行研究，如圖11 網(wǎng)狀圖所示。

圖11 四線壓力分布網(wǎng)狀圖Fig.11 Four-wire pressure distribution network diagram

從圖11 可以明顯看出，2 名志愿者分別穿著XL型號的智能服裝時，所受壓力區(qū)別明顯，體型較大者受到的服裝壓力也更大。其中圖11（a）顯示，胸圍線下G 點壓力最大，當志愿者進行彎腰時，壓力體驗較強，超過人體舒適壓力區(qū)間，所以設(shè)計時，應(yīng)適當減緩G點處壓力；由圖11（b）知，腰圍部分E 點和E’點壓力最大，也應(yīng)適當減少此處壓力；對于腰圍部分，可以明顯看出C、I 和C’點處壓力最大，應(yīng)適當進行改進。

由于人體肩膀和手肘部分在日?；顒又凶藙莘容^大，所以需要將兩者進行單獨的壓力舒適性分析。為詳細分析兩部位在進行不同動作所受壓力的大小，要求志愿者將右手放于左邊肩膀上，進行此動作時，J 點、K 點和M 點所受到壓力明顯，如圖12 所示。之后要求志愿者彎曲手臂，使大小臂之間夾角分別呈180°、120°、90°、60°、和 30°，分析 J 點受到的壓力，壓力變化如圖13 所示。

圖12 J、K、M 和 N 點壓力分布Fig.12 Pressure distribution at points J,K,M and N

圖13 兩臂不同夾角時的壓力Fig.13 Pressure at different angles between the two arms

由圖13 得知，當手臂夾角達60°時，服裝給予人體表面壓力就已經(jīng)達6 kPa 以上，極不舒適所以針對該件衣服此處的設(shè)計，應(yīng)盡量采用更高彈性的材料，使人體著裝時，手肘部位在日常更加舒適，以免影響日常活動。

綜上，便攜式智能服裝舒適性測量系統(tǒng)可以通過對服裝與人體接觸各點的壓力分布進行測量，對于壓力分布不在2.9 ～4.9 kPa 的部分給出改進意見，使智能服裝滿足舒適性要求。

4.2 心電實驗結(jié)果與分析

根據(jù)以上方式，分別對采集到的2 名志愿者心電信號進行EMD 算法濾波。圖14 和圖15 為男性a、b穿著緊身衣前后心電波形圖。

圖14 男性a 穿著緊身衣前后心電圖Fig.14 Electrocardiogram of male a wearing tights before and after

圖15 男性b 穿著緊身衣前后心電圖Fig.15 Electrocardiogram of male a wearing tights before and after

表3 列出了2 名志愿者在穿著緊身衣前后重復(fù)4次的心率測量結(jié)果及其平均值。

由圖14、15 和表3 可知，在志愿者a 穿著與自己體型相符的緊身衣之后，心率會有所降低，表明合身的緊身衣所提供的服裝壓可以使心臟供血量降低，減小心臟負荷，對人體的健康有利。

志愿者b 穿著遠小于自己正常型號的緊身衣后，心率開始增大，表明過于緊的緊身衣會使心臟供血量增大，加大心臟負荷，不利于人體的健康。

表3 4 次心率重復(fù)測量結(jié)果Tab.3 Repeat measurements of four-heart rate

在2 名志愿者脫下緊身衣，使皮膚壓呈0 壓狀態(tài)時，心率會重新恢復(fù)到未穿緊身衣時的狀態(tài)，心率變化過程如圖16 所示。

圖16 心率變化過程Fig.16 Change process of heart rate

以上結(jié)果表明心率可以作為判別智能服裝舒適性的一個指標，人體在穿著緊身衣時心率會有所變化，穿著合身的緊身衣時，提供的服裝壓對人體健康會起到積極的影響，降低心率。但是在穿著不合身的緊身衣時，會使人體心率加快，增加心臟壓力，對人體產(chǎn)生不利影響。所以選擇智能服裝時，選擇具有較輕壓力的服裝，適度的壓力對人體有利。但不能過度追求壓力，反而對身體造成不利的影響。

5 結(jié) 論

本文設(shè)計了一個能夠同時測量服裝壓力與人體心率的便攜式智能服裝舒適性測量系統(tǒng)，并對被試者著裝后的服裝壓力與心率進行了采集與分析，主要工作總結(jié)如下：

（1）設(shè)計并實現(xiàn)了一種基于壓力和心電雙參數(shù)的便攜式智能服裝舒適性測量系統(tǒng)。從硬件和軟件兩個方面實現(xiàn)壓力和心率的共同采集和傳輸。并對系統(tǒng)從傳感器檢測的精確度等方面進行了測試，壓力傳感器擬合曲線線性度達0.998 9，最大變異系數(shù)為6.5%，壓力和輸出電壓呈線性關(guān)系。

（2）由于采集到的心電信號含有大量噪聲，因此本文運用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解算法對采集到的心電信號進行濾波，濾波后心電信號信噪比為14.04。并利用自適應(yīng)閾值檢測算法檢測R 波。

（3）通過采集被試者穿著服裝后受到的服裝壓力和心率，確定了服裝手肘與肩部等不舒適的部分。在之后的研究中，智能服裝的研發(fā)人員可根據(jù)實際測量結(jié)果，應(yīng)用到智能服裝的生產(chǎn)過程中，生產(chǎn)出舒適且合身的智能服裝。