| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 心率和呼吸速率提取方法概述 | 第15-25页 |
| 2.1 心率现有的测量技术 | 第15-16页 |
| 2.2 呼吸现有的测量技术 | 第16页 |
| 2.3 光电容积脉搏波 | 第16-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 心率信号的提取方法研究 | 第25-41页 |
| 3.1 时域-峰值检测法 | 第25-29页 |
| 3.1.1 峰值检测法原理 | 第25-26页 |
| 3.1.2 峰值检测法实现过程 | 第26-29页 |
| 3.1.3 峰值检测法结果分析 | 第29页 |
| 3.2 快速傅立叶变换法 | 第29-33页 |
| 3.2.1 快速傅立叶变换原理 | 第30-31页 |
| 3.2.2 快速傅立叶变换算法实现过程 | 第31-32页 |
| 3.2.3 快速傅立叶变换结果分析 | 第32-33页 |
| 3.3 基于连续小波变换的时频谱法 | 第33-40页 |
| 3.3.1 连续小波变换原理 | 第34-35页 |
| 3.3.2 连续小波变换算法实现过程 | 第35-37页 |
| 3.3.3 连续小波变换算法结果分析 | 第37-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 呼吸信号的提取方法研究 | 第41-63页 |
| 4.1 数字滤波器法提取呼吸信号 | 第41-50页 |
| 4.1.1 数字滤波器算法原理 | 第42-43页 |
| 4.1.2 巴特沃斯数字滤波器 | 第43-44页 |
| 4.1.3 巴特沃斯数字滤波器的软件实现 | 第44-47页 |
| 4.1.4 数字滤波器从脉搏波中提取呼吸信号 | 第47-48页 |
| 4.1.5 数字滤波器算法处理结果分析 | 第48-50页 |
| 4.1.6 计算呼吸速率数 | 第50页 |
| 4.2 连续小波变换法提取呼吸信号 | 第50-53页 |
| 4.2.1 连续小波变换算法实现过程 | 第50-52页 |
| 4.2.2 连续小波变换算法实验分析 | 第52-53页 |
| 4.3 基于自适应分解的时频谱法提取呼吸信号 | 第53-61页 |
| 4.3.1 ASD算法介绍 | 第53-55页 |
| 4.3.2 提取脉搏波时频谱 | 第55-57页 |
| 4.3.3 获取心率的瞬时估计值 | 第57页 |
| 4.3.4 相干解调提取呼吸成分 | 第57-58页 |
| 4.3.5 获取呼吸速率的估计 | 第58页 |
| 4.3.6 基于自适应的时频谱提取呼吸信号结果分析 | 第58-61页 |
| 4.4 本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 实验与数据分析 | 第63-75页 |
| 5.1 实验平台简介 | 第63-64页 |
| 5.1.1 硬件平台介绍 | 第63-64页 |
| 5.2 心率成分提取方法的对比分析 | 第64-69页 |
| 5.2.1 自身参数对算法的影响 | 第64-67页 |
| 5.2.2 三种算法之间性能比较 | 第67-69页 |
| 5.3 呼吸成分提取方法的对比分析 | 第69-73页 |
| 5.3.1 误差检测方法 | 第69-71页 |
| 5.3.2 准确性及一致性分析 | 第71-72页 |
| 5.3.3 时间复杂性统计分析 | 第72-73页 |
| 5.4 本章小结 | 第73-75页 |
| 第6章 软件平台的设计与实现 | 第75-83页 |
| 6.1 软件平台介绍 | 第75页 |
| 6.2 软件平台的主要模块介绍 | 第75-81页 |
| 6.3 本章小结 | 第81-83页 |
| 第7章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 攻读硕士期间发表的论文 | 第93页 |