基于手指ECG信号的身份识别系统开发
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 本文研究背景和意义 | 第10-13页 |
| 1.2 ECG身份识别技术及其国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 基于胸导联ECG的识别算法 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于手指ECG的识别算法 | 第16-18页 |
| 1.3 论文研究内容和创新点 | 第18页 |
| 1.4 论文章节构成 | 第18-20页 |
| 第2章 ECG产生原理及其测量 | 第20-26页 |
| 2.1 心脏传导系统 | 第20页 |
| 2.2 心电波形产生 | 第20-22页 |
| 2.3 心电信号特点 | 第22页 |
| 2.4 心电信号测量方法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 医用ECG测量 | 第23-24页 |
| 2.4.2 双电极手指ECG测量 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 系统硬件电路设计 | 第26-33页 |
| 3.1 系统总体结构框图 | 第26页 |
| 3.2 心电电极传感器 | 第26-27页 |
| 3.3 前置滤波器 | 第27-29页 |
| 3.4 BMD101芯片电路 | 第29-31页 |
| 3.4.1 BMD101芯片组成 | 第29-30页 |
| 3.4.2 模拟前端 | 第30-31页 |
| 3.4.3 数字信号处理 | 第31页 |
| 3.5 电源电路设计 | 第31页 |
| 3.6 HC-06蓝牙传输电路 | 第31-32页 |
| 3.7 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 ECG身份识别算法设计 | 第33-50页 |
| 4.1 ECG身份识别基本原理 | 第33页 |
| 4.2 ECG预处理 | 第33-38页 |
| 4.2.1 EEMD算法原理 | 第34页 |
| 4.2.2 信号层和噪声层的判定 | 第34-35页 |
| 4.2.3 基于EEMD和自相关分析的心电消噪 | 第35页 |
| 4.2.4 EEMD消噪算法结果与讨论 | 第35-38页 |
| 4.3 ECG身份识别算法原理 | 第38-43页 |
| 4.3.1 移动平均法处理ECG信号 | 第38-39页 |
| 4.3.2 S变换原理概述 | 第39-42页 |
| 4.3.3 S变换计算过程及其频域边际谱 | 第42-43页 |
| 4.3.4 欧氏距离基本原理 | 第43页 |
| 4.4 ECG特征提取与匹配识别 | 第43-49页 |
| 4.4.1 ECG特征提取 | 第43-49页 |
| 4.4.2 ECG匹配识别 | 第49页 |
| 4.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 ECG身份识别软件的设计与实现 | 第50-64页 |
| 5.1 识别软件总体结构 | 第50-51页 |
| 5.2 Android开发环境简述 | 第51-52页 |
| 5.3 蓝牙连接 | 第52-55页 |
| 5.3.1 传统蓝牙连接方式 | 第52-53页 |
| 5.3.2 NFC标签简化蓝牙连接 | 第53-55页 |
| 5.4 用户ECG注册 | 第55-56页 |
| 5.5 用户ECG识别 | 第56-57页 |
| 5.6 系统管理 | 第57-59页 |
| 5.6.1 系统管理员口令及其加密管理 | 第57-58页 |
| 5.6.2 注册用户的管理 | 第58-59页 |
| 5.7 试验与结果分析 | 第59-63页 |
| 5.7.1 ECG身份识别系统测试前准备 | 第59-60页 |
| 5.7.2 蓝牙连接功能测试 | 第60页 |
| 5.7.3 ECG身份识别系统识别率测试 | 第60-61页 |
| 5.7.4 ECG身份识别系统影响因素分析 | 第61-63页 |
| 5.8 本章小结 | 第63-64页 |
| 第6章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-72页 |
| 附录 | 第72页 |
