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基于安卓手机的睡眠呼吸暂停综合症筛查系统

摘要第4-5页
Abstract第5页
1 绪论第8-13页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
        1.1.1 睡眠呼吸暂停综合症简介第8页
        1.1.2 睡眠呼吸暂停综合症评价标准第8-9页
    1.2 国内外研究现状及存在的问题第9-11页
        1.2.1 基于呼吸血氧等多参数监测系统的研究现状及存在问题第10页
        1.2.2 基于鼾声的单参数监测系统的研究现状及存在问题第10-11页
    1.3 本文研究内容与结构框架第11-13页
2 生理参数监测原理与方法第13-17页
    2.1 呼吸的生理意义与监测方法第13-14页
        2.1.1 呼吸信号的生理意义第13页
        2.1.2 呼吸信号的监测方法第13-14页
    2.2 血氧饱和度的生理意义与监测方法第14-15页
        2.2.1 血氧饱和度的生理意义第14页
        2.2.2 血氧饱和度的监测方法第14-15页
    2.3 鼾声的生理意义与监测方法第15-16页
        2.3.1 鼾声的生理意义第15-16页
        2.3.2 鼾声的监测方法第16页
    2.4 本章小结第16-17页
3 系统构成第17-29页
    3.1 系统设计第17-23页
        3.1.1 系统实现原理第17-19页
        3.1.2 电源电路设计第19页
        3.1.3 信号采集模块第19-20页
        3.1.4 信号调理模块第20-21页
        3.1.5 控制器模块第21-22页
        3.1.6 信号传输模块第22页
        3.1.7 系统软件设计第22-23页
    3.2 信号的预处理第23-28页
        3.2.1 呼吸信号的预处理第23-25页
        3.2.2 血氧信号的预处理第25-26页
        3.2.3 鼾声信号的预处理第26-28页
    3.3 本章小结第28-29页
4 鼾声信号分析第29-54页
    4.1 鼾声的端点检测方法第29-45页
        4.1.1 传统的端点检测方法第29-33页
        4.1.2 改进的端点检测算法第33-45页
    4.2 鼾声信号特征参数提取第45-53页
        4.2.1 共振峰特征提取第45-47页
        4.2.2 MFCC相关参数第47-49页
        4.2.3 基音能量比第49-53页
    4.3 本章小节第53-54页
5 基于本系统的筛查结果及性能第54-59页
    5.1 支持向量机(SVM)简介第54-55页
    5.2 交叉验证第55-56页
    5.3 SAS辅助诊断结果第56-58页
    5.4 本章小结第58-59页
结论第59-60页
参考文献第60-65页
附录A 附录内容名称第65-67页
致谢第67-68页

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