| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 脉象研究基础 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.4 论文主要工作 | 第15页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第15-17页 |
| 第二章 脉象信号采集系统的搭建 | 第17-31页 |
| 2.1 脉搏波的理论基础 | 第17页 |
| 2.2 传感器的选取 | 第17-21页 |
| 2.3 基于NRF51822的终端脉象信号采集系统设计 | 第21-29页 |
| 2.3.1 信号采集模块设计 | 第21-24页 |
| 2.3.2 信号处理模块 | 第24-26页 |
| 2.3.3 信号无线传输模块 | 第26-29页 |
| 2.3.4 脉象信号显示模块 | 第29页 |
| 2.4 脉象终端采集系统 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 脉象信号预处理 | 第31-39页 |
| 3.1 概论 | 第31页 |
| 3.2 小波分析原理 | 第31-34页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第31-33页 |
| 3.2.2 多分辨率分析 | 第33-34页 |
| 3.3 脉象信号预处理 | 第34-37页 |
| 3.3.1 噪声和基线漂移去除 | 第34-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 脉象特征的提取 | 第39-49页 |
| 4.1 概论 | 第39-40页 |
| 4.1.1 时域分析 | 第39页 |
| 4.1.2 频域分析 | 第39-40页 |
| 4.2 脉象信号的时域特征提取 | 第40-46页 |
| 4.2.1 脉象信号周期分割和归一化 | 第40页 |
| 4.2.2 脉象信号时域特征点识别 | 第40-44页 |
| 4.2.3 时域特征向量构建 | 第44-46页 |
| 4.3 基于小波的能量特征提取 | 第46-47页 |
| 4.4 本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 基于脉象的亚健康检测 | 第49-65页 |
| 5.1 脉象 | 第49-55页 |
| 5.1.1 简单脉象识别 | 第49-50页 |
| 5.1.2 寸关尺三部脉象分布 | 第50-51页 |
| 5.1.3 脉象的分布探讨 | 第51-55页 |
| 5.2 亚健康 | 第55-57页 |
| 5.3 基于KNN算法的亚健康检测 | 第57-63页 |
| 5.3.1 KNN算法 | 第57-59页 |
| 5.3.2 PCA降维 | 第59页 |
| 5.3.3 KNN亚健康识别 | 第59-63页 |
| 5.4 基于脉象亚健康检测 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第65页 |
| 6.2 存在的问题及展望 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 附录1 | 第73-75页 |
| 作者简介 | 第75页 |