| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9页 |
| 1.2 课题理论基础 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3.1 心房颤动算法现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 心电监护软件现状 | 第11-12页 |
| 1.4 课题主要研究内容 | 第12-15页 |
| 1.4.1 创可贴式心电仪简介 | 第12-13页 |
| 1.4.2 主要研究内容 | 第13页 |
| 1.4.3 本文组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 心房颤动算法研究 | 第15-31页 |
| 2.1 心电信号预处理 | 第15-18页 |
| 2.1.1 心电图简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 心电信号滤波处理 | 第16-17页 |
| 2.1.3 心电信号R波检测算法 | 第17-18页 |
| 2.2 MIT-BIH房颤数据库 | 第18-19页 |
| 2.2.1 MIT-BIH房颤数据库简介 | 第18页 |
| 2.2.2 MIT-BIH房颤数据库读取 | 第18-19页 |
| 2.3 基于香农熵的房颤自动检测算法研究 | 第19-23页 |
| 2.3.1 房颤算法理论与流程 | 第19-21页 |
| 2.3.2 房颤算法阈值最优化 | 第21-23页 |
| 2.4 基于香农熵房颤自动检测算法的改进 | 第23-26页 |
| 2.4.1 数据库分段的特征值分析 | 第23-24页 |
| 2.4.2 算法流程和验证结果 | 第24-26页 |
| 2.5 基于标准熵的房颤自动检测算法 | 第26-30页 |
| 2.5.1 房颤数据库RR间期特征分析 | 第26-27页 |
| 2.5.2 标准熵的计算 | 第27-29页 |
| 2.5.3 算法流程和验证结果 | 第29-30页 |
| 2.6 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 智能手机心电监护APP软件设计 | 第31-53页 |
| 3.1 心电监护APP软件功能介绍 | 第31-32页 |
| 3.2 心电的BLE通信模块设计和实现 | 第32-34页 |
| 3.3 数据库设计 | 第34-37页 |
| 3.3.1 数据库中表的设计 | 第34-35页 |
| 3.3.2 登录、注册和用户信息模块 | 第35-37页 |
| 3.4 系统设置模块 | 第37页 |
| 3.5 心电测量模块 | 第37-43页 |
| 3.5.1 心电测量流程设计 | 第38-39页 |
| 3.5.2 标准心电图绘制 | 第39-41页 |
| 3.5.3 数据的缓存和存储 | 第41-42页 |
| 3.5.4 Android平台的c/c++语言应用 | 第42-43页 |
| 3.5.5 心电数据上传服务器 | 第43页 |
| 3.6 历史心电模块 | 第43-50页 |
| 3.6.1 历史心电界面 | 第44-46页 |
| 3.6.2 历史详细信息界面 | 第46-50页 |
| 3.7 心电知识模块 | 第50-52页 |
| 3.8 本章小结 | 第52-53页 |
| 第4章 智能手机APP软件测试 | 第53-57页 |
| 4.1 软件功能测试 | 第53-55页 |
| 4.1.1 集成测试 | 第53-54页 |
| 4.1.2 系统测试 | 第54-55页 |
| 4.2 功能改进和完善 | 第55页 |
| 4.3 手机运行测试 | 第55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论与展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |