| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-10页 |
| 表目录 | 第10-11页 |
| 图目录 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-23页 |
| ·课题研究背景与研究意义 | 第12-15页 |
| ·我国居民的睡眠健康问题现状 | 第12-13页 |
| ·课题开展的研究意义 | 第13-15页 |
| ·国内外睡眠监测技术的研究现状 | 第15-22页 |
| ·国内睡眠监测技术研究现状 | 第15-18页 |
| ·国外睡眠监测技术研究现状 | 第18-22页 |
| ·本睡眠健康监测系统设计思路 | 第22页 |
| ·本文架构和主要研究内容 | 第22-23页 |
| 第二章 睡眠健康监测系统的开发平台 | 第23-37页 |
| ·心跳与呼吸信号传感器 | 第23-24页 |
| ·PVDF 传感器的特性 | 第23-24页 |
| ·呼吸与心跳信号的处理流程 | 第24-30页 |
| ·PVDF 心跳信号与传统心电信号的本质区别 | 第24-25页 |
| ·电荷放大器与模数信号转换设计 | 第25-28页 |
| ·通过 I2C 总线配置 ADS1014 | 第28-30页 |
| ·数字滤波器的设计 | 第30-33页 |
| ·数字滤波器类型的选择 | 第30-31页 |
| ·数字滤波器的参数设置 | 第31-32页 |
| ·针对心跳信号的数字滤波器系数值 | 第32-33页 |
| ·TI TMS320DM6437 的硬件开发环境 | 第33-36页 |
| ·TMS320DM6437 的流水线设计 | 第34-36页 |
| ·TMS320DM6437 的并行处理特点 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 人体生理信号监测的具体设计 | 第37-51页 |
| ·呼吸率与心率的信号获取技术 | 第37-40页 |
| ·呼吸波的波峰与波谷检测 | 第37-38页 |
| ·呼吸波峰与波谷个数的统计 | 第38-39页 |
| ·呼吸波形判断与呼吸率的 C 语言代码实现 | 第39-40页 |
| ·呼吸与心跳信号强度自动平衡的设计 | 第40-46页 |
| ·信号强度自动平衡设计的意义 | 第40页 |
| ·信号强度初始化的 AUTO-LEVEL 具体设计 | 第40-43页 |
| ·初始化 AUTO-LEVEL 功能与睡眠呼吸暂停测试工作 | 第43-46页 |
| ·体动信号的处理 | 第46-50页 |
| ·体动信号的判断 | 第47-49页 |
| ·呼吸率与心率自动修正 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第四章 睡眠自动分期系统的设计 | 第51-67页 |
| ·睡眠分期的意义 | 第51-52页 |
| ·睡眠分期与心率变化的关系 | 第51页 |
| ·睡眠分期与体动之间的关系 | 第51-52页 |
| ·国内外睡眠分期方法研究现状 | 第52页 |
| ·密歇根大学创新性的睡眠分期方法研究 | 第52-54页 |
| ·密歇根大学研究方法的先进性 | 第52-53页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法 | 第53-54页 |
| ·基于人工智能算法的睡眠分期设计 | 第54-60页 |
| ·人工智能算法中的睡眠生理信号处理 | 第55-57页 |
| ·朴素贝叶斯分类算法的不足 | 第57页 |
| ·睡眠算法中的人工智能设计 | 第57-59页 |
| ·人工智能睡眠分期算法的流程图 | 第59-60页 |
| ·人工智能睡眠分期功能测试 | 第60-66页 |
| ·第一阶段功能测试工具与方法 | 第60-61页 |
| ·第一阶段测试结果分析 | 第61-62页 |
| ·第二阶段测试方法 | 第62-64页 |
| ·第二阶段测试结果分析 | 第64-65页 |
| ·测试工作小结 | 第65-66页 |
| ·本章小结 | 第66-67页 |
| 第五章 总结与未来工作展望 | 第67-70页 |
| ·总结 | 第67页 |
| ·未来工作展望 | 第67-70页 |
| ·缩短睡眠时相的统计时间间隔周期 | 第67页 |
| ·优化心率与血压信号下降幅度值 | 第67-68页 |
| ·移动手持端增加中医理论的保健互动功能 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 附件 | 第75页 |