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基于光电容积脉搏波的人体生理指数检测算法研究与实现

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题背景和研究意义第10-11页
    1.2 研究现状和发展趋势第11-13页
    1.3 论文的主要研究内容和结构安排第13-16页
第2章 基于光电容积脉搏波测量人体生理指数的原理第16-30页
    2.1 光电容积脉搏波第16-19页
        2.1.1 光电容积脉搏波的检测原理第16-18页
        2.1.2 光电容积脉搏波的波形特征第18-19页
    2.2 基于光电容积脉搏波的人体生理指数计算原理第19-28页
        2.2.1 脉率的检测原理与脉率变异性分析第19-20页
        2.2.2 血氧饱和度第20-22页
        2.2.3 动脉收缩压与舒张压第22-23页
        2.2.4 心搏出量与心输出量第23-26页
        2.2.5 其它人体生理指数的计算第26-28页
    2.3 光电容积脉搏波的优势和存在的问题第28-29页
    2.4 本章小结第29-30页
第3章 光电容积脉搏波的噪声和基线漂移的去除第30-40页
    3.1 光电容积脉搏波信号噪声特性分析第30页
    3.2 基于小波变换的低通滤波器的设计第30-34页
    3.3 基于EMD的基线漂移去除算法设计第34-39页
        3.3.1 EMD基本原理第34-35页
        3.3.2 EMD端点效应处理第35-37页
        3.3.3 仿真结果分析第37-39页
    3.4 本章小结第39-40页
第4章 光电容积脉搏波特征参数提取算法设计第40-58页
    4.1 基于微分阈值法的特征点提取算法第40-45页
        4.1.1 微分阈值法第40-42页
        4.1.2 关于阈值设定的讨论第42-44页
        4.1.3 结果分析第44-45页
    4.2 基于梯形面积积分的容积脉搏波波图面积计算第45-48页
    4.3 基于滑动窗口的奇异点阈值剔除算法第48-53页
        4.3.1 滑动窗口数据处理的引入第48-49页
        4.3.2 窗口和阈值大小的选择第49-53页
        4.3.3 应用范围第53页
    4.4 基于EWMA的波形曲线与基线夹角的计算算法第53-56页
    4.5 本章总结第56-58页
第5章 实验和数据分析第58-74页
    5.1 实验平台简介第58-59页
        5.1.1 硬件平台第58-59页
        5.1.2 软件平台第59页
    5.2 实验数据分析第59-73页
        5.2.1 脉率和脉率变异性的检测与分析第59-64页
        5.2.2 血氧饱和度的实验数据分析第64-66页
        5.2.3 动脉收缩压与舒张压第66-71页
        5.2.4 心搏出量和心输出量以及其它生理指数的计算第71-73页
    5.3 本章小结第73-74页
第6章 总结与展望第74-76页
    6.1 本文工作总结第74-75页
    6.2 不足与展望第75-76页
参考文献第76-80页
致谢第80页

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