强背景噪声下的脉搏信号处理算法研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-9页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·研究意义 | 第8-9页 |
| ·国内外现状 | 第9-10页 |
| ·本文完成的工作和主要成果 | 第10-11页 |
| ·文章结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 脉搏信号的特征与分析 | 第13-23页 |
| ·脉搏信号的形成机理 | 第13-14页 |
| ·脉搏信号的特征 | 第14-16页 |
| ·脉搏信号的特点 | 第14-15页 |
| ·脉搏信号的影响因素和干扰类型 | 第15-16页 |
| ·脉搏信号的频谱分析 | 第16-23页 |
| ·使用FFT进行频谱分析特点 | 第16-18页 |
| ·信号长度和频率分辨率的选择 | 第18-20页 |
| ·脉搏信号的谱分析 | 第20-23页 |
| 第三章 小波变换法去噪 | 第23-41页 |
| ·小波变换理论 | 第23-26页 |
| ·连续小波变换 | 第23-24页 |
| ·离散小波变换和二进小波变换 | 第24-25页 |
| ·多分辨率分析和Mallat算法 | 第25-26页 |
| ·噪声信号在小波变换下的特性 | 第26-27页 |
| ·小波去噪的几种方法 | 第27-31页 |
| ·小波分解与重构法去噪 | 第28页 |
| ·小波阈值法去噪 | 第28-29页 |
| ·平移不变量法去噪 | 第29-31页 |
| ·三种去噪方法的实现及其仿真结果 | 第31-39页 |
| ·阈值及阈值函数的选择 | 第32-33页 |
| ·小波基的选择 | 第33-34页 |
| ·高频噪声的去除 | 第34-38页 |
| ·低频噪声的去除 | 第38-39页 |
| ·结论 | 第39-41页 |
| 第四章 经验模态分解法去噪 | 第41-49页 |
| ·经验模态分解原理 | 第41-44页 |
| ·概述 | 第41页 |
| ·EMD算法实现过程 | 第41-44页 |
| ·去噪思想及步骤 | 第44-46页 |
| ·对脉搏信号进行EMD分解 | 第44-45页 |
| ·脉搏信号去噪思想 | 第45-46页 |
| ·仿真结果 | 第46-47页 |
| ·去除高频噪声 | 第46-47页 |
| ·去除低频噪声 | 第47页 |
| ·结论 | 第47-49页 |
| 第五章 基于小波的EMD去噪法 | 第49-67页 |
| ·算法的提出 | 第49-50页 |
| ·算法实现 | 第50-54页 |
| ·进行EMD分解的分层信号选择 | 第50-53页 |
| ·算法实现过程 | 第53-54页 |
| ·新方法讨论 | 第54-63页 |
| ·不同参数的去噪效果比较 | 第54-60页 |
| ·三种方法的去噪效果比较 | 第60-63页 |
| ·新方法验证 | 第63-66页 |
| ·血氧饱和度和脉率的计算 | 第63页 |
| ·结果验证 | 第63-66页 |
| ·结论 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-69页 |
| ·本文的主要新思想和新方法 | 第67-68页 |
| ·对今后工作的展望 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-73页 |
| 科研成果 | 第73-74页 |
