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用小睡缓解疲劳的自主神经机制研究

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

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