人体脉搏检测方法研究及其应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| ·引言 | 第14页 |
| ·脉搏检测方法现状和发展 | 第14-18页 |
| ·脉搏信号建模 | 第14-15页 |
| ·脉搏信号检测和提取 | 第15-16页 |
| ·脉搏信号滤波研究 | 第16-17页 |
| ·脉搏信号模式识别 | 第17-18页 |
| ·课题的研究意义及主要研究内容 | 第18-20页 |
| ·课题的研究意义 | 第18页 |
| ·课题主要研究内容 | 第18-20页 |
| 第二章 脉搏信号滤波算法研究 | 第20-34页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·脉搏信号分析 | 第20-22页 |
| ·小波变换理论 | 第22-24页 |
| ·小波变换定义 | 第22页 |
| ·多分辨多分析和Mallat算法 | 第22-24页 |
| ·改进阈值的小波滤波算法 | 第24-26页 |
| ·小波阈值滤波算法原理 | 第24-25页 |
| ·软阈值和硬阈值估计小波系数模型 | 第25页 |
| ·改进阈值的估计小波系数模型 | 第25-26页 |
| ·改进阈值的小波滤波算法仿真结果及其分析 | 第26-29页 |
| ·高频噪声滤波效果 | 第26-28页 |
| ·低频噪声滤波效果 | 第28-29页 |
| ·基于小波和经验模态分解的混合脉搏滤波算法 | 第29-33页 |
| ·经验模态分解 | 第29-31页 |
| ·基于阈值的EMD滤波方法 | 第31-32页 |
| ·混合算法实现过程 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-34页 |
| 第三章 脉搏信号特征量提取和识别方法研究 | 第34-50页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·脉搏信号时域特征参数研究 | 第34-39页 |
| ·基于系统分析法的血液循环系统模型 | 第34-35页 |
| ·血管弹性扩张系数计算 | 第35-36页 |
| ·脉搏信号时域特征量识别 | 第36-39页 |
| ·脉搏信号时频域特征参数研究 | 第39-40页 |
| ·小波熵定义 | 第39-40页 |
| ·脉搏信号小波能谱概率分布和小波熵提取 | 第40页 |
| ·脉搏信号特征量统计学分析 | 第40-43页 |
| ·单因素方差分析数学模型和分布假设 | 第40-41页 |
| ·构造统计量 | 第41-43页 |
| ·脉搏信号特征量支持向量机分类 | 第43-48页 |
| ·统计学习理论 | 第44-45页 |
| ·支持向量机线性分类 | 第45-48页 |
| ·小结 | 第48-50页 |
| 第四章 人体脉搏检测仪设计与实现 | 第50-60页 |
| ·引言 | 第50页 |
| ·总体设计方案 | 第50页 |
| ·硬件设计方案 | 第50-54页 |
| ·脉搏传感器 | 第50-51页 |
| ·脉搏信号调理电路 | 第51-54页 |
| ·无线通信模块 | 第54页 |
| ·软件设计方案 | 第54-58页 |
| ·A/D采样和脉搏数据无线传输 | 第54-55页 |
| ·基于LabVIEW的人体脉搏检测仪软件设计 | 第55-58页 |
| ·小结 | 第58-60页 |
| 第五章 实验与分析 | 第60-72页 |
| ·引言 | 第60页 |
| ·基于小波和EMD的混合脉搏滤波算法参数选定 | 第60-67页 |
| ·不同小波基滤波效果对比 | 第60-63页 |
| ·不同分解层数滤波效果对比 | 第63-66页 |
| ·混合算法滤波效果 | 第66-67页 |
| ·血管弹性扩张系数相关性分析 | 第67-68页 |
| ·血管弹性扩张系数相关性实验设计 | 第67页 |
| ·血管弹性扩张系数相关性实验结果 | 第67-68页 |
| ·脉搏信号特征量方差分析结果与讨论 | 第68-69页 |
| ·脉搏信号特征量SVM分类结果 | 第69页 |
| ·人体脉搏检测仪重复性实验 | 第69-70页 |
| ·小结 | 第70-72页 |
| 第六章 结论与展望 | 第72-74页 |
| ·结论 | 第72页 |
| ·展望 | 第72-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 附录 | 第78-82页 |
| 附录一 | 第78-79页 |
| 附录二 | 第79-80页 |
| 附录三 | 第80-82页 |
| 致谢 | 第82-84页 |
| 研究成果及发表的学术论文 | 第84-86页 |
| 作者及导师简介 | 第86-87页 |
| 附件 | 第87-88页 |
