| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-17页 |
| 1.1 睡眠分期简介 | 第8-11页 |
| 1.1.1 睡眠简介 | 第8-9页 |
| 1.1.2 睡眠分期简介 | 第9-11页 |
| 1.2 非脑电信号与睡眠分期的关系 | 第11-13页 |
| 1.2.1 心电与睡眠分期的关系 | 第11页 |
| 1.2.2 脉搏波与心电的关系 | 第11-13页 |
| 1.3 睡眠分期发展历程 | 第13-14页 |
| 1.4 睡眠分期的研究意义 | 第14-15页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 心电图与脉搏波 | 第17-26页 |
| 2.1 心电信号 | 第17-20页 |
| 2.1.1 心电信号产生机理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 心电信号的波形与特性 | 第18-19页 |
| 2.1.3 心电信号的噪声干扰 | 第19-20页 |
| 2.2 光电容积脉搏波信号及脉搏采集模块 | 第20-25页 |
| 2.2.1 脉搏波信号的产生机理 | 第20页 |
| 2.2.2 光电容积脉搏波的生理意义 | 第20-21页 |
| 2.2.3 光电容积脉搏波检测原理 | 第21-23页 |
| 2.2.4 光电容积脉搏波信号的波形与特性 | 第23-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 信号预处理及特征参数提取算法研究 | 第26-48页 |
| 3.1 心电信号预处理 | 第26-32页 |
| 3.1.1 滤除工频干扰 | 第26-29页 |
| 3.1.2 滤除肌电噪声干扰 | 第29-31页 |
| 3.1.3 滤除基线漂移 | 第31-32页 |
| 3.2 心电信号的特征值提取 | 第32-35页 |
| 3.2.1 心电信号的特征值提取算法流程图 | 第32-33页 |
| 3.2.2 心电信号特征值提取具体过程 | 第33-35页 |
| 3.3 脉搏波信号的预处理 | 第35-41页 |
| 3.3.1 基线突变预处理 | 第35-37页 |
| 3.3.2 小波变换 | 第37-38页 |
| 3.3.3 二次样条小波 | 第38-39页 |
| 3.3.4 基于二次样条小波变换滤除基线漂移 | 第39-41页 |
| 3.4 脉搏波信号的特征参数提取 | 第41-43页 |
| 3.4.1 脉搏波信号的特征参数提取算法流程 | 第41-42页 |
| 3.4.2 脉搏信号特征值提取具体过程 | 第42-43页 |
| 3.5 RRI与PPI的获取 | 第43-47页 |
| 3.6 本章小结 | 第47-48页 |
| 第四章 心电信号和脉搏波信号的去趋势波动分析 | 第48-64页 |
| 4.1 去趋势波动分析算法DFA | 第48-50页 |
| 4.1.1 去趋势波动理论 | 第48-49页 |
| 4.1.2 DFA的应用和发展 | 第49-50页 |
| 4.2 去趋势互相关分析DCCA | 第50-54页 |
| 4.2.1 互相关函数定义及其性质 | 第50-52页 |
| 4.2.2 最小二乘线性拟合法 | 第52页 |
| 4.2.3 去趋势互相关分析 | 第52-54页 |
| 4.3 基于DFA、DCCA的两路信号的睡眠分期研究 | 第54-62页 |
| 4.3.1 健康人长时稳定睡眠期RRI、PPI的DFA、DCCA分析 | 第54-56页 |
| 4.3.2 健康人RRI、PPI的睡眠时序图相关分析 | 第56-62页 |
| 4.4 本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 MATLAB界面仿真与智能终端+云服务 | 第64-82页 |
| 5.1 MATLAB界面仿真 | 第64-71页 |
| 5.1.1 初始化界面 | 第64页 |
| 5.1.2 仿真实现过程 | 第64-71页 |
| 5.2 智能终端与云服务系统 | 第71-74页 |
| 5.2.1 系统介绍 | 第71-72页 |
| 5.2.2 系统流程 | 第72-73页 |
| 5.2.3 动态信号监测原理 | 第73-74页 |
| 5.3 数据回放与处理分析 | 第74-78页 |
| 5.4 平台业务层设计与实现 | 第78-82页 |
| 第六章 总结与展望 | 第82-84页 |
| 参考文献 | 第84-86页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第86-87页 |
| 致谢 | 第87页 |
