摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-9页 |
第一章 引言 | 第10-16页 |
1.1 研究背景和意义 | 第10-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
1.3 论文研究的科学问题 | 第12-13页 |
1.4 论文研究内容与创新点 | 第13页 |
1.4.1 论文研究内容 | 第13页 |
1.4.2 论文创新点 | 第13页 |
1.5 论文的结构 | 第13-16页 |
第二章 疲劳的生理指标与ECG信号处理 | 第16-24页 |
2.1 疲劳的生理指标 | 第16页 |
2.2 心电信号特征与预处理 | 第16-22页 |
2.2.1 正常心电波形 | 第17-18页 |
2.2.2 心电信号的预处理 | 第18-20页 |
2.2.3 R波波峰定位方法 | 第20-22页 |
2.2.4 RR间期计算 | 第22页 |
2.3 本章小结 | 第22-24页 |
第三章 小睡缓解疲劳实验和数据采集 | 第24-28页 |
3.1 实验目的与意义 | 第24页 |
3.2 实验流程与周期 | 第24-26页 |
3.3 实验被试者 | 第26-27页 |
3.4 实验环境 | 第27页 |
3.5 本章小结 | 第27-28页 |
第四章 实验数据分析 | 第28-46页 |
4.1 轻快音乐干扰休息的疲劳数据分析 | 第28-31页 |
4.1.1 主观指标分析 | 第28-29页 |
4.1.2 生理参数分析 | 第29-31页 |
4.1.3 任务效果分析 | 第31页 |
4.2 悠扬音乐干扰休息的疲劳数据分析 | 第31-33页 |
4.2.1 主观指标分析 | 第31-33页 |
4.2.2 生理参数分析 | 第33页 |
4.3 安静环境下休息的疲劳数据分析 | 第33-36页 |
4.3.1 主观指标分析 | 第34-35页 |
4.3.2 生理参数分析 | 第35-36页 |
4.4 疲劳量表结果分析 | 第36-37页 |
4.5 三类休息数据样本集的构建 | 第37-39页 |
4.6 小睡过程自主神经活动分析 | 第39-44页 |
4.7 本章小结 | 第44-46页 |
第五章 智能生物闹钟算法设计及系统测试 | 第46-56页 |
5.1 睡眠的生理特征 | 第46-47页 |
5.2 智能生物闹钟算法原理 | 第47-49页 |
5.3 系统的硬件与软件 | 第49-51页 |
5.4 系统界面设计与展示 | 第51-52页 |
5.5 闹钟的性能测试及结果分析 | 第52-55页 |
5.5.1 测试实验设计 | 第52-53页 |
5.5.2 测试实验结果 | 第53-55页 |
5.6 本章小结 | 第55-56页 |
第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
6.1 总结 | 第56-57页 |
6.2 展望 | 第57-58页 |
参考文献 | 第58-64页 |
致谢 | 第64-66页 |
硕士期间已发表的学术论文 | 第66页 |
攻读硕士期间参加的科研项目 | 第66-68页 |
附录 A 主观疲劳程度评分表 | 第68-69页 |
附录 B Fatigue Self-assessment Scale(FSS) | 第69页 |