呼吸是支持人類生命活動的重要過程。呼吸頻率和深度是反映運動強度的關鍵指標，呼吸模式與心肺功能相關。呼吸檢測可以實時了解運動者的身體狀態，避免過度運動或運動不足，還可以評估運動者的心肺健康狀況，為制定個性化運動計劃提供依據。但是，傳統的濕度傳感器受限于其結構和材料，存在靈敏度不高等不足。當前，多種應用于呼吸檢測的濕度傳感器依靠信號頻率差異來分辨呼吸狀態，這限制了它們識別更多行為種類的能力。
為解決上述問題，該研究開發出納米森林濕度傳感器，利用納米森林的大表面積、高孔隙率和超親水特點，使濕度傳感器具備響應呼出氣體中微弱濕度變化的能力。同時，器件內置加熱電阻/熱敏電阻，可為傳感器提供適當的工作溫度，并可實時監測呼吸氣流溫度，且通過溫度補償使響應更為準確。進一步，研究基于這一新型濕度傳感器，并結合機器學習算法構建出運動識別智能系統，能夠實現對9種不同運動狀態的高準確率識別。
這一工作展現出納米森林濕度傳感器的應用潛力，為智能可穿戴設備和健康監測等技術領域的發展提供了新的技術方案。
近期，相關研究成果以An intelligent humidity sensing system for human behavior recognition為題，發表在《微系統與納米工程》(Microsystems & Nanoengineering上。研究工作得到國家自然科學基金、國家重點研發計劃和中國科學院青年創新促進會會員項目等的支持。
納米森林濕度傳感器及其運動識別智能應用
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