心跳检测

心跳检测（精选7篇）

心跳检测 篇1

0 引言

生物雷达是一种特殊的雷达, 它可以直接穿透非金属介质 (医用纱布、衣服、木门等) , 非接触地检测到人体的呼吸、体动等生命信号, 成为近年来国内外学者的研究热点[1,2,3]。其基本原理是利用生物雷达前端发射的工作频率很高 (一般大于10 GHz) 的连续波微波, 当微波照射人体时, 呼吸运动、心脏搏动引起的胸壁微动将反射的微波回波信号的相位、频率进行调制, 通过信号放大、滤波等处理后从回波信号中提取呼吸、体动等生命信号。

由于正常人体呼吸引起的胸腹表面位移为4~12 mm, 心跳引起的胸壁位移为1~2 mm[4], 因而生物雷达容易检测呼吸信号。人体心肺存在着一定的生理耦合关系, 呼吸信号的高次谐波与心跳信号的基波频率完全重合, 因此, 采用传统的数字滤波很难从体动信号中分离出心跳信号。

1 材料与方法

1.1 实验对象

16名健康男性在知情同意的前提下参加本研究, 年龄 (23.0±4.0) 岁 (均值±标准差) 。所有实验对象在实验过程中尽量保持身体相对静止, 避免体动干扰影响生物雷达检测到的人体呼吸和体动信号的质量。

1.2 仪器与设备

生物雷达实验平台采用3 mm波 (工作频率94 GHz) , 发射和接收分开, 最大辐射功率10 m W, 天线与人体的距离为8 m;生物雷达的输出信号经过放大、滤波后连接多导生理记录仪Power Lab (ADI公司, 澳大利亚) , 数据采集软件使用与硬件相配套的Lab Chart (ADI公司, 澳大利亚) 。为了比较生物雷达非接触检测到的呼吸和心跳的准确性, 同时采集人体的心电信号, Power Lab系统硬件的采集频率为1 000 Hz。

1.3 自适应噪声抵消器

自适应噪声抵消的基本思路是:将混有干扰的原始信号 (期望信号) 和干扰信号同时输入自适应噪声抵消器 (adaptive noise canceller, ANC) , 由自适应算法根据期望信号和参考信号的误差不断调整非递归型 (finite impulse response, FIR) 数字滤波器的权系数, 使参考信号无限逼近期望信号中的干扰, 当误差最小时输出为期望得到的信号。按照该思路, 本研究中采用的自适应呼吸抵消模型如图1所示。其中, 模型的输入信号为生物雷达非接触检测到人体的体动信号 (主要由呼吸、心跳信号组成) 和呼吸信号, 将体动和呼吸信号均进行带通滤波 (由0.03 Hz的高通和2.0 Hz的低通滤波器组成) , 然后将呼吸信号输入自适应滤波器, 由递归最小二乘算法 (recursive least squares, RLS) 根据自适应滤波器的输出与体动信号的误差自动调整滤波器的权系数, 当误差最小时算法停止, 此时模型的输出就是心跳信号。

假设体动信号记为d (n) , 它是由期望分离的心跳信号Heart B0 (n) 和滤除的呼吸干扰Res P0 (n) 组成, 定义如下

假设参考输入呼吸信号记作u (n) , 自适应滤波器的输出记作u′ (n) , 它是参考输入呼吸信号的估计值, 其定义为

其中:L是FIR滤波器的阶数, wi (n) 是滤波器的权系数, *表示复数的共轭, T表示转置运算, i∈[0, L-1]。

根据自适应呼吸抵消模型, 其输出e (n) 就是心跳信号。e (n) 可表示为

e (n) 的误差判别函数可表示为

其中:λ称为遗忘因子, δ称为归一化因子。

定义W (n) 为FIR滤波器在n时刻的滤波器权系数集合, 则有

RLS算法概括如下:

其中:I为单位矩阵。

2 结果

图2为一名实验对象的由生物雷达检测到的体动、呼吸信号以及分离出的心跳和心电图记录到的心电信号波形及其频谱分析。从图2中可以看出, 生物雷达非接触检测到的体动信号中含有呼吸信号成分, 经过本文的自适应滤波方法可以从体动信号中分离出心跳。在图2 (e) 中, 频谱峰值所对应的频率为0.26 Hz, 表示呼吸频率为16次/min;在图2 (f) 中, 频谱中有2个峰值, 第1个峰值对应的频率为0.26 Hz, 第2个峰值对应的频率为1.28 Hz;图2 (g) 为自适应滤波分离出的心跳信号, RLS算法中遗忘因子取0.999、滤波器阶数为12、归一化因子取0.1, 自适应滤波处理后0.26 Hz对应的峰值被抵消, 只剩下1.28 Hz对应的峰值;图2 (h) 为心电波形的频谱, 其峰值所对应的频率为1.28 Hz, 表示心率为77次/min。

为了评价本文提出的自适应滤波分离出的心跳信号的准确性, 我们将非接触获得的心率与从心电信号提取的心率进行线性回归分析。2种方法的分析结果如图3所示, 其中, 横坐标代表从心电信号中提取的心率值, 纵坐标代表从分离出的心跳信号中提取的心率值。从回归分析可以看出, 2种方法提取的心率具有很强的相关性 (γ2=0.95, P<0.000 1, n=16) 。

3 结论

生物雷达可以非接触检测人体的生命信号 (如呼吸、体动等) , 被广泛应用于家庭、社区医院等场合。但在实际应用时还需要检测人体的心跳信号, 这样才能够更好地反映人体的生命状况。生物雷达非接触检测呼吸信号很容易, 采用简单的截止频率为0.5 Hz的模拟或数字低通滤波器即可提取呼吸信号[5]。但是, 采用带通滤波器 (下限截止频率为0.8 Hz, 上限截止频率为2.5 Hz) 检测心跳信号容易受到呼吸信号的高次谐波影响, 很难提取到心跳信号。实验结果表明, 采用本文提出的自适应滤波方法可以较好地从体动中分离出心跳信号, 从该信号中提取的心率值和从心电信号中提取的心率值具有很强的相关性。

对自适应滤波器而言, 不同的自适应算法将直接影响滤波的效果。本文中我们选用计算效率高、稳定性好的RLS算法, 通过实验确定了滤波器阶数、遗忘因子、归一化因子等参数, 较好地实现了生物雷达检测中呼吸和心跳信号的分离。下一步工作中, 我们将重点实现RLS算法的实时性, 更好地满足实际需求。

参考文献

[1]Matthews G, Sudduth B, Burrow M.A non-contact vital signs monitor[J].Critical Reviews in Biomedical Engineering, 2000, 28 (1/2) :173-178.

[2]Uenoyama M, Matsui T, Yamada K, et al.Non-contact respiratory monitoring system using a ceiling-attached microwave antenna[J].Medical&Biological Engineering&Computing, 2006, 44 (9) :835-840.

[3]Brink M, Muller C H, Schierz C.Contact-free measurement of heart rate, respiration rate, and body movements during sleep[J].Behavior Research Methods, 2006, 38 (3) :511-521.

[4]Kim H J, Kim K H, Hong Y S, et al.Measurement of human heartbeat and respiration signals using phase detection radar[J].Review of Scientific Instruments, 2007, 78 (10) :104-113.

[5]Chan K H, Lin J C.Microprocessor-based cardiopulmonary rate monitor[J].Medical and Biological Engineering and Computing, 1987, 25 (9) :41-44.

心跳检测 篇2

1976年5月, Franks等人[5]发表了题为非接触式婴儿呼吸监测的论文, 首次采用雷达来检测人体的生理参数。2004年有研究报道, 瑞士的Florian Michahelles、Ramon Wicki等人在生物雷达检测人体生命参数方面进行了比较深入的研究[6]。但当受检对象自由呼吸时, 该检测系统无法准确检测出心跳信号。华东师范大学信息学院的尹秋艳等人建立了用微波频谱分析仪检测人体心跳信号的雷达检测系统[7]。但检测信号受到呼吸运动干扰, 并未实现呼吸与心跳信息的分离检测, 仅能在被测对象屏住呼吸的情况下对人体心跳信息进行分析。本课题组前期研究者对生物雷达回波信号进行了分析, 并对检测呼吸信号与心跳信号的分离算法进行了探索。王海滨[8]采用自适应的处理方法将实验中提取的呼吸信号作为噪声参考信号, 回波信号作为原始输入信号进行自适应滤波, 从回波信号中检测出心跳波形, 但是算法对噪声信号的相关性要求较高, 滤波效果不理想。杨冬[9]采用同态滤波和小波变换进行信号处理。同态滤波时由于回波信号的成分不明确, 无法对复倒谱界限进行明确的分析。而小波变换更适用于时变和突变信号的消噪, 但算法复杂, 实时性差, 滤波效果不好[10]。

基于生物雷达的非接触检测系统关注的是雷达回波信号中携带的由于呼吸、心跳等生理运动引起的胸廓微动信息, 当实验对象自由呼吸时, 由呼吸引起的体表微动幅度较大, 信号能量较强;心跳信号引起的微动幅度较小, 信号的能量相对更加微弱。通过对回波信号进行频谱分析发现, 在频谱上呼吸信号和心跳信号的频率有重叠, 因此很难从回波信号中简单地将呼吸和心跳信号分离开来。所以急需研究有效的信号分离算法, 在强噪声背景下提取出被呼吸运动与体表微动回波信号压制和干扰的心跳信号, 并进一步的分析心跳信号的参数特征, 为临床监护提供可靠的依据。

由于自适应抵消不需要明确的信号、噪声的确定统计特性和假设的先验知识, 逐渐发展成为信号成分评估的理想方法。自适应滤波依据自身输入的初试信号特性, 自适应的跟随信号或噪声的特点变化输出期望的信号[11]。

本文提出了一种基于LMS的自适应谐波抵消算法, 依据非接触检测得到的回波信号, 构建仿真模型。通过滤波处理, 结果显示该方法能有效地分离出呼吸和心跳信号。

1 基于LMS的自适应谐波抵消算法原理与实现

1.1 自适应谐波抵消算法原理

算法原理如图1所示, 第一路信号在采集过程中受到噪声影响, 在原始信号中叠加有不相关的噪声n0, 由此 (s+n0) 构成了自适应噪声抵消器的原始输入信号。另一路信号采集过程中, 采集到的信号与第一路信号没有相关性, 但是会以某种方式与n0相关的n1 (n0和n1的相关方式未知) 构成自适应噪声抵消器的参考输入信号。将噪声n1经处理得到与n0相近的估计信号y, 将y从原始输入信号中减去, 得到系统对应的输出值 (s+n0-y) , 即所关心的第一路信号值[12,13]。

1.2 自适应谐波抵消算法组成

适应谐波抵消算法流程, 见图2.其算法说明如下:

(1) 构造信号模型, 依据课题组的先验知识设定呼吸、心跳信号的参数。

(2) 通过算法以呼吸信号为基础设计得到呼吸信号谐波组合。

(3) 由心跳信号、呼吸信号的谐波组合和噪声干扰叠加构造出混合的体动信号。

(4) 编写基于LMS准则的自适应谐波抵消算法, 区别与以往的LMS自适应抵消算法。本课题将呼吸信号的谐波组合作为自适应滤波抵消器的参考输入, 混合的体动信号作为原始信号输入, 基于LMS准则滤波输出心跳信号。

(5) 设定原始输入信号的信噪比为SNR, 经过滤波器后输出信号的信噪比为SNR1, 自适应谐波抵消算法信噪比提高为SNRD。

算法中信噪比的定义表达式, 见公式 (1) ~ (3) 。

定义输入信号信噪比SNR为:混合体动信号中, 心跳信号的功率与呼吸信号谐波、噪声功率之和的比值;定义滤波输出心跳信号信噪比SNR1为:输出信号中, 心跳信号的功率值与输出信号总功率和心跳信号功之差的比值。信噪比变化SNRD定义为:输入信噪比与输出信噪比的差值。

2 仿真实验结果

2.1 波形输出

2.1.1 构造信号模型 (图3~5)

2.1.3 心跳信号滤波前后频谱对比分析 (图6)

2.2 仿真结果分析

从构造的信号模型可以看出, 呼吸谐波信号组合包含呼吸的15次谐波成分, 且对应的功率谱中各频点能量随机分布。原始的心跳信号频率设定为1 Hz即心跳为60次/min, 对应的功率谱中该点处能量值最大。叠加了噪声和呼吸谐波组合之后的体动信号从频谱图中观察, 其包含的频率成分复杂, 此时心跳信号完全淹没在噪声干扰中, 从频谱中无法识别。对应的功率谱也显示体动信号中各频点能量随机分布, 无法分析心跳信号的能量值。由构造心跳信号、滤波前原始体动信号及滤波后输出心跳信号对比分析输出的信号频谱图所示, 在0.9962 Hz处信号的幅值最大, 即近似输出心跳信号为60次/min, 其余频点的信号幅值远远低于该值, 明显的区别出心跳信号。从对应的功率谱分析能量, 在0.9962 Hz处信号的能量值最大。经过滤波算法原始心跳信号与分离输出的心跳信号基本吻合。通过算法计算得到输入信号信噪比SNR为-10.791d B, 滤波输出心跳信号信噪比SNR1为-5.448 d B, 滤波前后对于心跳信号信噪比SNRD提高值为5.3429 d B。

3 讨论

在非接触生物雷达监测系统中, 关键问题是怎样分离呼吸和心跳信号, 这将提供重要的健康信息。在良好的实验环境中, 当实验对象保持静止, 呼吸信号可以通过滤波处理从体动信号中分离出来。但由于呼吸和体表微动的干扰信号存在, 且分析回波信号中呼吸信号的高次谐波和心跳信号存在混叠, 所以心跳信号的分离成为技术难点。

本文将呼吸信号的高次谐波作为自适应滤波器的输入信号, 提出了基于LMS自适应谐波抵消算法, 对滤波器的输入输出信号的频谱和功率谱进行对比分析, 仿真结果较为理想, 能够很好的从混合后受噪声干扰影响的体动信号中分离出心跳信号, 可以应用于实验研究。但是由于自适应算法本身会产生噪声, 所以滤波后输出心跳信号的频谱与原始输入心跳信号频谱对比, 含有其他频率成分。但是这些频率成分对应的幅值和能量都远远小于心跳信号能量, 且与心跳信号频谱不重叠, 所以不影响心跳信号的分离识别, 故该算法可行, 可以应用于后续的实验研究。

摘要：为了有效地从生物雷达的体动信号中分离出呼吸和心跳信号, 实现生理特征参数 (呼吸率和心率) 实时监测, 本文在自适应噪声抵消模型的基础上, 提取呼吸信号的谐波组合作为模型的参考输入, 将生物雷达检测到的体动信号作为模型的原始输入, 构建了一套适用于生物雷达检测中分离呼吸、心跳信号的自适应谐波抵消算法。仿真实验结果表明, 该算法简单、易于实现, 能够实时地分离呼吸和心跳信号。

加油,用心跳! 篇3

从2009赛季的广州总决赛结束直到2月底,我一直都待在家里规划着即将到来的一年我们该如何奋斗。对4月的上海,我一直是斗志满满,可朱思莹却身体不适,久病未见好转。3月初,我回到了学校开始教课,她直到月中才返校,商量再三后,我们决定放弃这一站比赛。

在学校,我们只是每天搭一搭手,训练量一直不大。4月初,朱思莹的状态好了起来,身体调理后已经能适应较强的运动量,咨询了老师后,我们决定还是参加上海站的比赛。今年A组踩点第一支舞是伦巴,赛前一个星期我调整之前不是特别满意的论巴套路,朱思莹尽可能地咬牙坚待。几天的特训果然有效,她的体能和状态恢复得很快。可我却生病了,烧了好几天。

4月9日星期五上海阴有小雨

新的伦巴套路还没有达到我心目中最理想的状态,可我今天还在发烧,倒霉的事一件接着一件,郁闷至极。

舞蹈是我的梦想!我不会让关心我们的人失望!我们会做到最好!

4月10日星期六上海阴转多云

拉着行李箱走进了检录处,映入眼帘的是很多熟悉和生疏的身影,各个院校的“老朋友”们都到了。大家各自做着赛前最后的准备,有的找个空地搭手练习,有的闭目养神蓄锐……我们也迅速换装备战。检录开始了,我们被分到了最后一个小组。比赛开始后,看着前面的人一个个走进赛场,我没来由地兴奋,看见他们尽心尽力地完成每一个动作,我也琢磨着怎样才能和舞伴发挥得更好。第一轮比赛结束后,朱思莹和我讨论,结果我俩的想法一样:伦巴的表现最不好。或许是因为伦巴套路是在赛前临时编排的吧,准备不足。之后的第二轮和第三轮,我们尽可能地释放情绪,试图通过临场发挥弥补之前的准备不足,结果还不错,明显比第一轮好了很多。我们跳伦巴舞时,好几名摄影师盯着我们拍,我悬着的心终于放下了。

进了半决赛,参加了开幕式表演舞的彩排,挺好玩的。每个女生都有一个世博娃娃,我们男生都嫉妒死了《夜上海》的音乐响起来了,我和其他五个男生表演围着上海滩“红舞女”争风吃醋的斗舞……第一场就是A组拉下舞的半决赛,耀眼的灯光和热情的观众让感到兴奋。

能够在晚上比雾绝对是每一对选手的梦想,能够在追光灯下独舞,绝对是选手难得的荣誉!可进入决赛的名单是不提前公布的,所以人都集中在赛场入口焦急地等待着,每个人的心都悬着,既紧张又激动,都期待着被主持人报到背号,然后在追光灯下在舞池里Solo。当报到我们的名宇的时候,我欣喜万分,不过即刻我的脑海里闪过了一个念头:虽然伦巴套路是新编的,而且准备得未必到达最佳状态,但是一定要把伦巴的美感展现得淋漓尽致,做到我们自己的最好!

五颜六色的灯光覆盖了整个舞池,追光直接射在我们的身上,悠扬的旋律骤然响起,我觉得自己陶醉了,几乎忘了高烧一个星期的疲惫,舞伴也一样,我们尽可能地发挥自已的能力,舞蹈的效果完全超出我们的预期。第四名,我心里很激动,已经很久没有拿过这个名次了。之后几站比赛,我会用力去博,用心去跳,用自已的实力赢得更多的掌声和欢呼!

4月11日星期日上海雨

今天没有比赛,完全放松地吃了早点,惬意地当起了观众。看完白天A组新星和青年A组的决赛以及职业组的预赛后,我感到专业选手真的有必要认真地看一看同组别、同年龄的选手比赛,然后和高组别的选手做一番对比,必定会受益。

在我看来,A组新星和青年A组,包括我们公开赛A组,选手大都是在能力、技巧、速度和竞技意识层面的展现,每一对进入決赛的选手,一般都拥有某一方面的强项或自己舞蹈独有的特点。对比之下,职业组的选手展现出来的舞蹈更有内涵,不仅包含能力、技巧这些内容,还有更深层次的音乐感觉、风格演绎,似乎每一曲音乐都是为他们量身定做的,不是舞蹈附和着音乐,而是灵动的音乐自动地缠绕着他们的舞蹈。音乐和舞蹈结合得天衣无缝!在作为观众欣赏对,我才知道什么是真正的享受。

晚上的比赛让入目不暇接。在A组标准舞决赛中,杨超跳探戈时,绝佳的爆发力、迅猛的速度和干净利落的身段,很有种狂野的味道。很多人都说拉丁舞展现的是狂野、奔放的味道标准舞表达的是高贵、典雅,但是我现在真的发觉无论拉丁舞还是标准舞,都是时而动如狡兔时而静如磐石,展现的都是极致的力与美!平时训练,我都会要求舞伴的动作尽可能妩媚撩人,而看完职业拉丁舞的决赛后,我才发现职业组那些如选手所展现出来的性感既充满野性,同时又极富好人味,尤其是舞蹈的感觉完全是从内心迸发出来的,没有一丝一毫的做作。这种感觉是我紧接着的奋斗目标。

那种心跳的感觉 篇4

心跳真的和爱情有关吗?美国心理学家最先研究过这个问题。心理学家给男性受试者放映漂亮女性的幻灯片, 在观看的同时, 让受试者听事先录制好的含有心脏跳动声音的磁带。每当幻灯上出现非常漂亮的女性的时候, 心理学家把心跳声音的频率调低;当出现一般长相的女性的时候, 心理学家把心跳声音频率调高。试验结束, 请参与者评选最有魅力的女性, 结果出人意料的是, 受试者并没有选其中最漂亮的女性, 而选择了心理学家们故意调高心跳频率的那位长相一般的女性。而如果把心跳声音的这一影响因素去除, 受试者则会选其中最漂亮的女性。这个试验说明心跳和异性魅力并没有关系, 所以心跳并不是爱情的特殊信号。

从生理学来说, 心跳的感觉来自于大脑里面的多巴胺、内啡肽等激素, 心跳加快就是这些激素的浓度在升高, 多巴胺在紧张等强烈情感状态下会大量分泌, 而内啡肽则是类似于吗啡的物质, 可以抑制痛苦。一旦这些激素同时分泌, 那么人就会进入兴奋和恍惚的状态, 也就是心跳加速, 头晕目眩。而这些和深深地爱上对方, 倾慕眷恋毫无关系。所以, 当你见到某个人且心跳加快的时候, 你需要明白自己不过是比较紧张和兴奋而已, 与爱的感觉毫无关系。

出现上述这样的困惑, 主要的原因还在于一些同学在与异性的交往中没有注意自身的生理发展特征, 而不讲究策略。青少年处于感情懵懂期, 会把各种各样的心理信号误解为男女之间的爱情。因此, 在与异性的交往中, 要讲究策略。青少年异性同学的广泛交往, 对他们自身的学习、思想都有促进和帮助, 也有利于情绪的振奋。而异性同学之间长期的专一交往, 言谈由浅入深, 由一般到特殊, 这样会由本来正常的同学交往发展为“一日不见, 如隔三秋”的相恋。而有的同学从初中到职校一直形影不离, 长此下去, 从相聚到相恋就难以避免了。因此, 青少年的异性交往对象不宜专一, 时间也不宜过久。在与异性同学的交往中应注意接触时间短些, 范围广些, 从而可以了解各种禀赋、气质的异性同学, 这会使人有更多的受益, 避免陷入早恋的误区。同时, 在与异性的交往中, 要注意保持适当的距离, 不能过于亲密。异性同学间的交往是正常现象, 但一定不要一门心思地钻在里面。男女同学有性别之差, 人的一些潜意识往往在与异性的交往中被发掘出来。过于频繁地与异性交往会唤起人的热情, 激起人的冲动。所以男女同学的交往要保持适当的距离, 这样有利于我们的健康成长。

心跳在风浪间 篇5

您用目光和爱叠成跳板, 引我们上船。

船儿离岸了。

一群白色鸟, 开始环绕着我们盘旋歌唱。

霞光映衬着您额角的汗珠, 亮成光芒温暖的灯盏, 亲切地照耀着我们, 穿越那个无知的山洞。

我们很幸福地坐着, 看您用如弓的脊梁做桨, 忘情地为我们引渡;听您用沙哑的喉咙, 给我们讲述另一个世界的故事, 像北大荒的土地营养着我们不断拔节向上。

船头总是静静的。

只有白色鸟在盘旋, 只有您的声音在盘旋, 只有风浪声在四周翻卷着季节的窗帘。

后来靠岸了, 依依下船时, 我们才发现——沿途的风霜, 早已漂白了您的鬓发;风浪的影子, 早已烙进了您的额间。

此刻, 您只是微笑着。又用注视和期待, 为我们指明了一条通向远天的路。

最后您说 ——你们上 路吧, 我也要回去了。因为后边有许多孩子也等着上船……

我再回过头来看长江时, 就有些不同了。长江上的船多得不得了, 有孤帆远影, 也有百舸争流, 有时候一条船也没有, 实实在在是唯见长江天际流。秋水共长天一色呢, 太对了, 你在江边长呆看, 看久了就觉得长江是从你的头上流过去的。“落霞与孤鹜齐飞?”老师说鹜就是野鸭, 江边上野鸭成群, 都是群飞, 一只野鸭单飞很少见……单飞就单飞吧, 书上写的总是对的……这种小时候养成的习惯, 我一直保持到了今天。现在想起来, 小时候的这些训练和我后来的创作有很大的关系。

呵, 亲爱的老师, 长大后我才明白了:此岸与彼岸都不是您的驿站, 您的心跳终生留在了往返的风浪间!

[简评]

心跳骤停急救要点 篇6

抢救场地要硬一点。心脏按摩必须在硬床或台子上进行, 否则效果会大打折扣。

按压胸骨才有效。有些人在做心脏按摩时, 拼命挤压左侧胸壁, 这是错误的操作方法。其实心脏大致位于胸腔中央, 一定要把一只手掌放在胸骨中央下1/3处, 用另一手放在它上边加强力量, 使心脏受到挤压, 迫使心脏内的血液流出, 恢复血液循环。

压迫减压要彻底。压迫胸骨时, 手腕要挺直, 慢慢地把体重加上, 压迫胸骨使之下沉4-5厘米, 然后突然放松减压。不管是压迫还是减压, 都要完全彻底, 但是减压时, 手仍然不能离开胸壁。

频率不能太慢。心脏按摩的胸部按压频率要达到每分钟100次, 过慢不能发挥作用。

按摩呼吸配合好。由两个人抢救一个人时, 应该由一个人做15次心脏按摩后, 另一个人做2次人工呼吸。做人工呼吸的人, 应特别注意心脏按摩者手的动作, 在其停止按压的间隙, 立即吹气, 吹气要大要深要快, 每次吹气时间应持续2秒以上。如果是一个人独立抢救, 也要掌握心脏按摩15次、人工呼吸2次的频率。

需要提醒的是抢救儿童时, 力度一定要小一些, 比如心脏按摩时按压胸骨, 只用一只手就可以了, 压力大约为成人的1/2左右, 但频率要较成人略快, 要大于每分钟100次。

星跳跃,玩的是心跳还是命? 篇7

对此, 运动专家表示, 跳水可不是什么人都能玩的。网友也纷纷发表评论, 建议明星们应该多学点有关跳水的科学知识, 否则玩的可不只是心跳, 还有性命!

珉琦:为什么专业运动员跳水姿势让人赏心悦目, 而明星跳水却让人胆战心惊?一句话, 跳水并没有很多人想象的那么简单!虽然世界跳水冠军高敏在接受媒体采访时说过, 跳水运动只有在缺乏专业指导的情况下才不安全, 尤其是选择简单的例如直立入水的方式, 是不会造成伤害的, 在10米台完成简单动作的, 目前全世界还没有发生过一例伤亡事故。不过, 业余的就不同了, 尽管有专业教练的指导和训练, 并有贴身“救生员”以及医疗救助的陪伴, 明星们无论是在训练时还是比赛中, 都或多或少出现过一些险情。比如, 韩庚和牛群从10米跳台入水时, 都曾出现过瞬间被水拍晕的情况。这不奇怪, 因为他们不是吃这碗饭的, 何必自找苦吃?

如此之后:对于专业运动员而言, 跳水就是从高处用各种姿势跃入水中, 或是从跳水器械上起跳, 在空中完成一定动作姿势, 并以特定动作入水的运动。而对普通人而言, 即使仅仅站在3米板的高度直立入水, 都是一件难以控制的事情, 起码在心理上就有难以克服的恐惧感。

踢球的小猴纸:是哎, 节目中不是也有女演员死活不肯再跳, 因而退出的吗?人贵有自知之明, 别强迫自己非要玩心跳不可!

钙娃娃:我们的机体已经习惯了在两脚着地的状态下运动, 空中定位能力很弱, 因此, 如果没有足够的训练, 很难保证能够垂直入水。一旦身体拍到水面, 入水的高度和速度会使得水面对人体造成很大的撞击力, 皮肤被拍紫事小, 拍晕溺水则是致命的。而且跳水的人在入水时是紧闭双眼的, 无法依靠视觉定位, 再加上和水面撞击造成的震动, 入水的瞬间, 很可能反应不过来, 不知道接下去该往哪个方向游。如果不熟悉水性, 再加上紧张, 此时呛一口水, 处境就非常危险了。

爱喝牛奶:其实, 跳水运动中包含了太多我们不了解的科学知识, 值得我们好好学习一番的!运动员的入水是一种美丽的“溅落”, 在这种固体与流体碰撞中, 如何让溅起的水花减少到最低限度, 其中的学问至今仍耐人寻味。就拿“压水花”来说吧, 起初人们认为将双手合拢成楔形, 入水会阻力最小, 溅起的水花也最小, 但有人在“冰棍”式跳水时无意中发现, 不绷直脚尖而用脚掌面入水效果更好, 于是带来了平掌撞水的压水花技术。实验表明, 楔形物以楔尖入水时, 由于水的不可压缩性, 便沿着阻力最小的方向寻找出路, 楔形物的斜面便是这个阻力最小的方向, 因此会溅起大水花。而和方形物体碰撞时, 水主要向横向运动, 因受到四周水的压力无法冲腾而起, 这便是掌心向下水花小的原因。从10米跳台入水时, 瞬间速度达每秒15米, 手部承受相当大的压力, 运动员在实践中创造了不同的手型组合适应不同情况。由于入水前瞬间, 运动员身体在空中的旋转运动很难完全停止, 手掌就需要调整方向而不能只是平行于水面, 这就是精巧微妙、细节决定成败的压水花技术。