智能可穿戴設(shè)備因其便利性、智能性和隱蔽性，在人們的生活中變得越來越重要。它們已在醫(yī)療保健、運動和環(huán)境檢測等領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。目前的可穿戴系統(tǒng)主要由三個基本部分組成：傳感器、信息傳輸通道和數(shù)據(jù)處理單元。就可穿戴傳感器而言，無論目標信息如何變化，都必須由人佩戴，因此舒適性非常重要。然而，由于硅片和金屬材料固有的剛性，傳統(tǒng)電子傳感器缺乏理想的舒適性，用戶很容易感覺到可穿戴設(shè)備的存在。因此，這類傳統(tǒng)傳感器無法與日常服裝完美結(jié)合。就帽子、口罩、襯衫、裙子、褲子、襪子和鞋子等人們?nèi)粘５拇┐鞫?，最主要的材料選擇是織物。織物完全符合人們對舒適性和可穿戴擴展性的追求。因此，開發(fā)新型纖維基傳感器和利用纖維基傳感器制造可穿戴設(shè)備，已成為可穿戴領(lǐng)域極具吸引力和可行性的課題。
除了纖維基傳感器，可穿戴設(shè)備在數(shù)據(jù)處理方面還面臨著另一個挑戰(zhàn)。在機器學(xué)習(xí)得到廣泛應(yīng)用之前，主要的數(shù)據(jù)處理方法是閾值分析、統(tǒng)計分析和信號處理技術(shù)?；陂撝档姆治?，將傳感器收集的數(shù)據(jù)與預(yù)先設(shè)定的閾值進行比較。例如，心率監(jiān)測器可能會將任何高于或低于每分鐘特定頻率的讀數(shù)標記為異常。統(tǒng)計量包括平均值、中位數(shù)、方差和標準偏差等。例如，心率變異性是一項重要的健康指標。信號處理技術(shù)涵蓋多種方法，包括濾波、時間序列分析、傅里葉變換和小波變換等。它們旨在避免干擾，提取基本模式?；陂撝档姆治龊秃唵蔚慕y(tǒng)計分析雖然用途廣泛，但缺乏對細節(jié)的控制。信號處理能增強數(shù)據(jù)模式的發(fā)現(xiàn)，但也有很大的局限性。例如，不同的數(shù)據(jù)模式各不相同，通常需要人工搜索，費時費力。在復(fù)雜的信號中，特定的模式甚至可能與其它信息重疊，被瑣碎的信號所覆蓋，進一步增加了提取重要信息的難度。
人工智能（AI）在過去10年中取得了飛速發(fā)展，機器學(xué)習(xí)加入了數(shù)據(jù)處理方法的行列。首先，機器學(xué)習(xí)及其重要分支深度學(xué)習(xí)無需人工搜索模式或特征，大大提高了效率。其次，深度學(xué)習(xí)對細節(jié)的洞察是上述所有方法都無法企及的。第三，海量數(shù)據(jù)可能會成為傳統(tǒng)方法的負擔，但它們卻非常適合機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)能夠從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有價值的洞察和模式，這使其成為處理可穿戴設(shè)備所產(chǎn)生海量數(shù)據(jù)（捕捉復(fù)雜而精密的人體活動）的絕佳工具?？偠灾?，數(shù)據(jù)處理和分析是傳感器數(shù)據(jù)收集之后、可穿戴設(shè)備采取行動之前的重要步驟。這一步驟決定了可穿戴設(shè)備的智能程度。過去，在這一步驟中大多使用統(tǒng)計和信號處理技術(shù)，但現(xiàn)在，機器學(xué)習(xí)因其出色、有效的信息提取和分析能力，正逐漸取代統(tǒng)計和信號處理技術(shù)，成為新一代可穿戴設(shè)備分析信息的必經(jīng)之路。
據(jù)麥姆斯咨詢介紹，新加坡南洋理工大學(xué)的研究人員在ADVANCED DEVICES & INSTRUMENTATION期刊上發(fā)表了一篇題為“Advances in Fiber-Based Wearable Sensors with Machine Learning”的綜述性文章。本綜述重點介紹了成功融合機器學(xué)習(xí)和纖維基傳感器的智能可穿戴設(shè)備。首先，研究人員介紹了機器學(xué)習(xí)算法，包括傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法包括線性回歸（LR）、k近鄰（KNN）、支持向量機（SVM）、隨機森林、極端梯度提升（XGBoost）和K均值聚類（KMC）。同時，深度學(xué)習(xí)算法包括多層感知器（MLP）、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和ResNet、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和長短期記憶（LSTM）以及遷移學(xué)習(xí)。
然后，研究人員總結(jié)了基于纖維的傳感器，并從纖維尺寸和工作原理兩方面進行了分類。根據(jù)纖維的尺寸，傳感器可分為宏觀纖維和微觀纖維基傳感器。宏觀纖維的尺寸為厘米級，表現(xiàn)為通常意義上的纖維，而微觀纖維的特征尺寸通常為微米級或納米級。宏觀纖維的子類別包括單纖維結(jié)構(gòu)和多纖維結(jié)構(gòu)。另一方面，微觀纖維則可分為表面覆蓋型和滲流型。表面覆蓋型是指將纖維噴涂到基底材料的表面，而滲流型是指將纖維融入基底材料。根據(jù)工作原理，纖維基傳感器可主要分為光學(xué)傳感類和電子傳感類。光學(xué)傳感類包括4組：光纖布拉格光柵（FBG）、干涉圖像、強度變化和法布里-佩羅干涉儀（FP）；而電子傳感類包括3組：壓阻式、摩擦電式和芯片嵌入纖維式。最后，研究人員在“結(jié)論”部分對本文進行了總結(jié)，并提出了未來研究的潛在方向。
論文鏈接：DOI: 10.34133/adi.0054
延伸閱讀：
《可穿戴技術(shù)及市場-2023版》
《印刷和柔性傳感器技術(shù)及市場-2024版》
