首页--工业技术论文--自动化技术、计算机技术论文--自动化基础理论论文--自动信息理论论文

心功能测试分析技术研究与系统实现

1 绪  论第1-10页
 1-1 心功能检测分析技术的研究发展历史及现状第7-8页
 1-2 心阻抗技术的应用范围第8页
 1-3 目前存在的问题及本文的主要工作第8-10页
2 基本理论与预处理算法研究第10-22页
 2-1 心阻抗波动的原理第10-11页
 2-2 心阻抗波动的测量第11-12页
 2-3 正常心阻抗血流图第12-14页
  2-3-1 定标第13页
  2-3-2 基线第13-14页
  2-3-3 K的线性估计第14页
 2-4 心搏出量的计算第14-16页
  2-4-1 Nyboer公式第14-15页
  2-4-2 Kubicek公式第15页
  2-4-3 Sramek公式第15-16页
  2-4-4 组合型公式第16页
 2-5 心功能的各项生理参数及临床意义第16-19页
  2-5-1 阻抗微分图的各波形和特征点的含义第16-17页
  2-5-2 心室收缩时间间期(STI)指标第17-18页
  2-5-3 左心室心泵功能参数第18-19页
 2-6 波形预处理算法第19-22页
  2-6-1 几种滤波算法的比较和讨论第19-20页
  2-6-2 一种简单的滤除50Hz工频干扰的算法第20-22页
3 阻抗血流图的小波分解滤波算法、波形识别和多尺度边缘检测算法第22-39页
 3-1 概述第22-24页
  3-1-1 小波变换分析方法在心功能分析中的意义第22页
  3-1-2 小波变换概述第22-24页
 3-2 小波分解滤波算法第24-32页
  3-2-1 小波分解滤波算法的基本理论第24-28页
  3-2-2 小波分解滤波算法—Mallat算法第28-29页
  3-2-3 双通道滤波器的设计第29-30页
  3-2-4 小波分解实例分析第30-32页
 3-3 阻抗血流图的多尺度边缘检测第32-36页
  3-3-1 基于小波变换的边缘检测概述第32页
  3-3-2 小波变换模极大值(或过零点)同信号突变点之间的关系第32-34页
  3-3-3 分析与讨论第34-35页
  3-3-4 阻抗微分波和心电波边缘检测实例分析第35-36页
 3-4 信号波形的识别算法第36-39页
  3-4-1 人工神经网络学习算法第36-37页
  3-4-2 基于短时傅立叶变换的信号识别算法第37-38页
  3-4-3 其它识别算法第38页
  3-4-4 小波变换法第38-39页
4 硬件设计第39-58页
 4-1 生物医学信号的特征第39-40页
  4-1-1 微弱的低频信号第39页
  4-1-2 强噪声背景第39-40页
  4-1-3 不稳定性第40页
 4-2 系统噪声及干扰抑制方法第40-45页
  4-2-1 噪声抑制电路的设计第40页
  4-2-2 放大电路的低噪声设计第40-43页
  4-2-3 系统安全与干扰抑制方法第43-45页
 4-3 硬件设计原理第45-46页
 4-4 放大电路的设计第46-52页
  4-4-1 阻抗信号放大电路的设计第46-50页
  4-4-2 心音信号放大器的设计第50-51页
  4-4-3 心电放大器的设计第51-52页
  4-4-4 颈动脉放大器的设计第52页
 4-5 A/D转换电路的设计第52-58页
  4-5-1 设计原理及系统框图第52-53页
  4-5-2 寻址即端口地址分配第53-54页
  4-5-3 8253端口寻址及初始化第54-55页
  4-5-4 AD转换电路第55-58页
5 系统软件设计第58-65页
 5-1 系统软件流程图第58页
 5-2 软件功能及特点第58-60页
 5-3 部分自定义函数简要说明第60-65页
6 实验结果与讨论第65-69页
 6-1 心功能测试与讨论第65-66页
 6-2 特征点识别结果与讨论第66-69页
7 结论与展望第69-70页
参考文献第70-73页

论文共73页,点击 下载论文
上一篇:通用CTI开发平台设计(软件重用中几个问题的研究和实践)
下一篇:克林霉素磷酸酯合成新工艺及相关问题的研究