| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 论文工作与结构安排 | 第12-14页 |
| 1.3.1 论文工作 | 第12页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第12-14页 |
| 第2章 呼吸信号分析基础 | 第14-24页 |
| 2.1 常用的呼吸信号的监测方法 | 第14-17页 |
| 2.1.1 呼吸信号的直接获取 | 第14-15页 |
| 2.1.2 呼吸信号的间接获取 | 第15-17页 |
| 2.2 仿真环境搭建 | 第17-19页 |
| 2.2.1 MATLAB软件简介 | 第17-18页 |
| 2.2.2 实验数据 | 第18-19页 |
| 2.3 小波变换理论 | 第19-21页 |
| 2.3.1 小波变换 | 第19-20页 |
| 2.3.2 小波变换的奇异点检测 | 第20-21页 |
| 2.4 卡尔曼滤波器理论 | 第21-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 心电脉搏的数据处理与呼吸率融合估计 | 第24-44页 |
| 3.1 呼吸率融合估计算法流程 | 第24-25页 |
| 3.1.1 三次样条算法流程 | 第24-25页 |
| 3.2 基于ECG的呼吸信号获取 | 第25-29页 |
| 3.2.1 心电信号预处理 | 第26-27页 |
| 3.2.2 心电信号R波峰值点的检测 | 第27-28页 |
| 3.2.3 基于心电的呼吸信号获取 | 第28-29页 |
| 3.3 基于PPG的呼吸信号获取 | 第29-32页 |
| 3.3.1 脉搏信号预处理 | 第30页 |
| 3.3.2 脉搏信号峰值点的检测 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于脉搏的呼吸信号获取 | 第31-32页 |
| 3.4 呼吸率计算方法 | 第32-34页 |
| 3.5 呼吸率的融合估计 | 第34-41页 |
| 3.5.1 信号的质量评估 | 第34-40页 |
| 3.5.2 基于SQI调节的卡尔曼滤波器进行呼吸率估计 | 第40-41页 |
| 3.6 基于信号质量评估和卡尔曼滤波器的呼吸率融合估计 | 第41-42页 |
| 3.7 本章小结 | 第42-44页 |
| 第4章 实验结果与分析 | 第44-54页 |
| 4.1 数据统计分析 | 第44-45页 |
| 4.2 基于心电的呼吸率估计结果 | 第45-47页 |
| 4.3 基于脉搏的呼吸率估计结果 | 第47-50页 |
| 4.4 基于数据融合的呼吸率估计结果 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 总结 | 第54-55页 |
| 5.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-62页 |
| 作者简介及科研成果 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64页 |