非接触人体体征信号提取及分离方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 非接触生命体征监测技术简介 | 第7-8页 |
| 1.2 多普勒生物雷达的技术特点和优势 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外发展历程和研究现状 | 第9-11页 |
| 1.4 选题的背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.5 论文的主要内容安排 | 第12-14页 |
| 2 非接触生命体征监测系统的探测原理及系统构成 | 第14-24页 |
| 2.1 非接触生命体征监测系统的基础理论 | 第14-15页 |
| 2.2 非接触生命体征监测系统的系统组成 | 第15-19页 |
| 2.2.1 雷达信号发射模块 | 第15页 |
| 2.2.2 模拟接收模块 | 第15-19页 |
| 2.2.3 数字信号处理部分 | 第19页 |
| 2.3 生命回波信号建模 | 第19-20页 |
| 2.4 生命信号改进模型 | 第20-23页 |
| 2.4.1 心跳信号模型的改进 | 第20-21页 |
| 2.4.2 呼吸模型的改进 | 第21-22页 |
| 2.4.3 改进模型特点 | 第22-23页 |
| 2.5 本章小结 | 第23-24页 |
| 3 人体胸壁位移恢复方法 | 第24-35页 |
| 3.1 微弱信号检测 | 第24-25页 |
| 3.2 生命信号的AT解调 | 第25-26页 |
| 3.3 直流偏移与正交性失衡 | 第26-34页 |
| 3.3.1 正交失衡校准 | 第27-32页 |
| 3.3.2 直流分量恢复 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 呼吸和心跳频率的高精度提取方法 | 第35-50页 |
| 4.1 呼吸信号与心跳信号的分离算法选择 | 第35-41页 |
| 4.1.1 小波分析技术 | 第35-36页 |
| 4.1.2 基于曲线拟合技术的分离算法 | 第36-37页 |
| 4.1.3 经验模式分解算法 | 第37-41页 |
| 4.2 基于改进型EMD算法的心跳信号提取方法 | 第41-49页 |
| 4.2.1 利用掩膜信号EMD算法提取心跳信号 | 第41-44页 |
| 4.2.2 利用CEEMD算法提取心跳信号 | 第44-49页 |
| 4.3 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 实际监测系统实现及误差分析 | 第50-56页 |
| 5.1 实际监测系统平台介绍 | 第50页 |
| 5.2 实际监测系统的主要干扰 | 第50-51页 |
| 5.3 心跳频率高精度提取的误差分析 | 第51-55页 |
| 5.3.1 人体抖动干扰下的性能误差分析 | 第51-53页 |
| 5.3.2 呼吸谐波干扰下的性能误差分析 | 第53-55页 |
| 5.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63页 |
