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应用于穿戴式生理参数监护系统的ECG信号处理算法在DSP器件上的实现

摘要第1-3页
ABSTRACT第3-8页
1 绪论第8-12页
   ·问题提出的背景及研究意义第8-9页
     ·问题提出的背景第8页
     ·问题的研究意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-10页
   ·课题的研究目的和研究内容第10-12页
     ·课题的研究目的第10页
     ·课题的研究内容第10-12页
2 软件的总体设计第12-21页
   ·软件的总体框架第12-13页
     ·软件运行的设备平台概述第12-13页
     ·软件的功能划分第13页
   ·DSP/BIOS 操作系统的使用第13-15页
     ·操作系统的作用第13-14页
     ·使用操作系统的合理性第14-15页
   ·DSP 软件与外界的数据交换方式第15-18页
     ·数据交换方式的选择第15-16页
     ·ARM 端的USB 接口驱动程序设计第16-17页
     ·DSP 端的USB 接口驱动程序设计第17-18页
   ·软件实时性设计第18-19页
   ·软件的容错性设计第19-21页
3 DSP 的性能特点和软件开发方法第21-28页
   ·TMS320VC5509DSP 处理器简介第21页
   ·TMS320VC5509DSP 的性能参数第21页
   ·DSP 处理器的软件开发方法第21-26页
     ·DSP 处理器简介第21-22页
     ·DSP 处理器软件开发环境第22-23页
     ·DSP 处理器软件开发步骤第23-26页
   ·本设计使用DSP 处理器的合理性第26-27页
   ·使用DSP 处理器优化生理信号处理算法的几个例子第27-28页
     ·使用位寻址和位操作指令提高位运算执行效率第27页
     ·使用DSP 特殊指令进行并行处理第27页
     ·使用DSP 独特的寻址方式减少程序流程中的逻辑判断第27-28页
4 ECG 信号R 波检测算法的设计第28-36页
   ·峰值检测算法概述第28-29页
     ·时域分析法第28页
     ·变换域分析方法第28页
     ·数学形态学方法第28-29页
     ·基于人工神经网络的模式识别第29页
   ·小波变换简述第29-31页
     ·小波变换的定义第29-30页
     ·小波变换的重要功能第30-31页
   ·ECG 信号R 波检测算法的设计第31-34页
     ·ECG 信号R 波检测算法的流程第31页
     ·小波变换部分的参数制定第31-33页
     ·在小波系数序列中定位R 波第33-34页
   ·ECG 信号R 波检测算法在DSP 上的实现第34-36页
     ·小波变换Mallat 快速算法第34-35页
     ·标准FIR 滤波器函数的使用第35-36页
5 压缩编码算法的设计第36-51页
   ·引言第36-37页
   ·压缩算法简史及其在ECG 信号压缩中的应用第37-38页
   ·数据压缩算法的理论模型第38-43页
     ·Shannon 的信息熵理论第39页
     ·Huffman 编码的理论模型第39-41页
     ·算术编码的理论模型第41页
     ·动态自适应编码模型第41-42页
     ·Lz77 数据压缩模型第42-43页
   ·ECG 信号压缩算法的选择第43-44页
   ·基于Lz77 的ECG 无损压缩算法的设计第44-51页
     ·历史数据的记忆长度第44-45页
     ·算法执行流程第45-47页
     ·滑动窗口中匹配字符串的查找第47-48页
     ·滑动窗口的移动第48-49页
     ·压缩编码位流的输出第49-51页
6 数据加密算法的设计第51-54页
   ·加密算法概述第51页
   ·AES 加密算法的原理第51-52页
   ·AES 加密算法在DSP 上的实现第52-54页
7 算法性能测试第54-57页
   ·DSP 算法性能的测试方法第54页
   ·测试结果第54-57页
     ·ECG 信号R 波识别算法性能测试第54-55页
     ·数据压缩算法性能测试第55-56页
     ·数据加密算法性能测试第56-57页
8 结论与展望第57-58页
   ·结论第57页
   ·展望第57-58页
参考文献第58-61页
附录第61页

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