多通道睡眠监测系统设计及其应用
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本论文主要研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 多通道睡眠监测系统设计与实现 | 第15-45页 |
| 2.1 系统需求及分析 | 第15-20页 |
| 2.1.1 系统需求 | 第15-16页 |
| 2.1.2 系统需求分析 | 第16-20页 |
| 2.2 系统整体设计 | 第20-21页 |
| 2.3 下位机系统设计与实现 | 第21-27页 |
| 2.3.1 传感器设计 | 第21-22页 |
| 2.3.2 放大模块设计 | 第22-24页 |
| 2.3.3 采集设备 | 第24-27页 |
| 2.4 上位机系统设计与实现 | 第27-35页 |
| 2.4.1 系统软件主框架概述 | 第27-28页 |
| 2.4.2 数据采集与存储模块设计 | 第28-32页 |
| 2.4.3 数据回放模块设计 | 第32-33页 |
| 2.4.4 扩展功能设计 | 第33-35页 |
| 2.5 睡眠相关生理信号采集实验 | 第35-43页 |
| 2.5.1 睡眠相关生理信号采集方法 | 第35-38页 |
| 2.5.2 实验方案 | 第38-40页 |
| 2.5.3 实验步骤 | 第40-43页 |
| 2.6 本章小结 | 第43-45页 |
| 第3章 系统采集数据应用分析 | 第45-61页 |
| 3.1 睡眠相关生理信号的预处理 | 第45-47页 |
| 3.2 睡眠相关生理信号特征提取 | 第47-54页 |
| 3.2.1 能量特征提取 | 第47-50页 |
| 3.2.2 样本熵特征提取 | 第50-54页 |
| 3.3 基于SVM的睡眠分类判别研究 | 第54-60页 |
| 3.3.1 支持向量机 | 第54-57页 |
| 3.3.2 基于SVM睡眠分类结果分析 | 第57-60页 |
| 3.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
