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基于虚拟仪器平台的心电信号采集与处理系统研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
第1章 绪论第9-15页
    1.1 本文研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外的研究状况第10-12页
        1.2.1 国外研究现状第10-11页
        1.2.2 国内研究现状第11-12页
    1.3 本文的研究内容第12-15页
第2章 心电信号理论基础第15-23页
    2.1 心电信号概述第15-16页
        2.1.1 心电信号的特点第15页
        2.1.2 心电信号的产生机理第15-16页
    2.2 心电图及生理意义第16-18页
    2.3 心电信号的常见干扰第18-20页
    2.4 心电信号导联体系第20-21页
    2.5 MIT-BIH心律失常数据库第21-22页
    2.6 本章小结第22-23页
第3章 总体结构设计及系统硬件实现第23-37页
    3.1 系统整体设计方案第23-25页
        3.1.1 系统设计原则第23-24页
        3.1.2 系统整体结构第24-25页
    3.2 系统硬件组成第25-26页
    3.3 信号调理电路第26-34页
        3.3.1 前置放大电路第26-28页
        3.3.2 高通滤波电路第28-30页
        3.3.3 低通滤波电路第30-31页
        3.3.4 50HZ陷波电路第31-32页
        3.3.5 后置放大电路第32-33页
        3.3.6 光电隔离电路第33-34页
    3.4 数据采集卡的选择第34-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第4章 心电信号的预处理与识别第37-63页
    4.1 心电信号的预处理第37-38页
    4.2 基于小波变换的滤波算法第38-42页
        4.2.1 小波基函数第39页
        4.2.2 连续小波变换第39-40页
        4.2.3 离散小波变换第40页
        4.2.4 Mallat算法第40-42页
    4.3 基于小波变换的心电信号降噪研究第42-50页
        4.3.1 小波降噪原理及降噪评价标准第42页
        4.3.2 小波阈值处理方式与阈值的选择第42-44页
        4.3.3 心电信号的分解与重构第44-47页
        4.3.4 常用阈值降噪法及MATLAB仿真第47-50页
            4.3.4.1 阈值法滤除工频干扰第47-48页
            4.3.4.2 阈值法滤除肌电干扰第48-49页
            4.3.4.3 对基线漂移的滤除第49-50页
    4.4 心电信号特征波形检测算法研究第50-62页
        4.4.1 基于斜率特征定位的R波检测第50-55页
            4.4.1.1 R波检测原理第50-51页
            4.4.1.2 R波检测步骤及算法第51-53页
            4.4.1.3 R波检测仿真结果第53-55页
        4.4.2 基于小波变换模极值对的R波检测第55-58页
            4.4.2.1 R波检测原理第55页
            4.4.2.2 R波检测步骤及算法第55-56页
            4.4.2.3 R波检测仿真结果第56-58页
        4.4.3 两种检测方法的比较第58-59页
        4.4.4 QRS波群定位检测第59-62页
    4.5 本章小结第62-63页
第5章 系统软件设计与实现第63-81页
    5.1 虚拟仪器概述第63-65页
        5.1.1 LabVIEW简介第63-64页
        5.1.2 LabVIEW的组成第64-65页
    5.2 系统软件组成第65-67页
    5.3 LabVIEW的硬件配置第67-68页
    5.4 各部分子模块程序设计第68-78页
        5.4.1 数据采集模块第68-70页
        5.4.2 分析处理模块第70-72页
        5.4.3 诊断报警模块第72-73页
        5.4.4 显示模块第73-75页
        5.4.5 存储回放模块第75-78页
    5.5 心电信号的远程发布第78-79页
    5.6 本章小结第79-81页
第6章 系统调试第81-85页
    6.1 硬件调试第81-83页
    6.2 软件调试第83-84页
    6.3 本章小结第84-85页
第7章 总结与展望第85-87页
    7.1 全文工作总结第85-86页
    7.2 研究工作展望第86-87页
致谢第87-89页
参考文献第89-91页

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