| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 引言 | 第10-13页 |
| ·本课题研究背景和意义 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第11-13页 |
| 2 系统总体功能介绍 | 第13-16页 |
| ·系统的总体结构与功能 | 第13页 |
| ·脉搏传感器 | 第13-14页 |
| ·智能监护终端 | 第14页 |
| ·蓝牙通信模块 | 第14页 |
| ·单片机 | 第14-16页 |
| 3 硬件平台设计 | 第16-30页 |
| ·系统的硬件结构总体设计 | 第16页 |
| ·信号采集模块 | 第16-22页 |
| ·脉搏传感器 | 第16页 |
| ·MSP430F147 单片机 | 第16-19页 |
| ·MSP430F147 的ADC | 第19-20页 |
| ·MSP430F147 的串口 | 第20-22页 |
| ·信号传送模块 | 第22-26页 |
| ·蓝牙模块简介 | 第22页 |
| ·蓝牙模块外围的电路硬件图 | 第22-23页 |
| ·蓝牙模块的使用方式 | 第23-25页 |
| ·设置串口通信波特率 | 第25页 |
| ·蓝牙模块的性能参数 | 第25-26页 |
| ·主控、显示、存储模块 | 第26-28页 |
| ·智能手机蓝牙 | 第26-27页 |
| ·智能手机蓝牙串口工具软件 | 第27页 |
| ·智能手机ActiveSync | 第27-28页 |
| ·电源电路模块 | 第28-30页 |
| 4 数据预处理和识别的算法理论 | 第30-40页 |
| ·脉搏波概述 | 第30-32页 |
| ·脉搏信号的识别和检测 | 第32页 |
| ·脉搏信号分析方法的比较 | 第32-33页 |
| ·基于脉搏波心血管参数的计算 | 第33-34页 |
| ·基于脉搏波的主要心血管血流参数 | 第33页 |
| ·利用脉搏波测量心血管血流参数的基本方法 | 第33-34页 |
| ·基于脉搏波的心血管心流参数的计算 | 第34页 |
| ·脉搏信号的去噪处理 | 第34-38页 |
| ·脉搏信号的干扰来源 | 第34-35页 |
| ·小波去噪 | 第35-38页 |
| ·脉搏波的傅立叶级数 | 第38页 |
| ·改进的 BP 神经网络 | 第38-40页 |
| ·BP 神经网络结构 | 第38-39页 |
| ·改进的BP 算法 | 第39-40页 |
| 5 软件设计 | 第40-59页 |
| ·总体软件设计 | 第40页 |
| ·基于 MSP430F147 单片机的软件设计 | 第40-46页 |
| ·基于 MSP430F147 单片机的串口软件设计 | 第41-43页 |
| ·基于 MSP430F147 单片机的 ADC 软件设计 | 第43-46页 |
| ·虚拟仪器的软件设计 | 第46-54页 |
| ·虚拟仪器简介 | 第46页 |
| ·虚拟仪器特点 | 第46-47页 |
| ·虚拟仪器的系统组成 | 第47-48页 |
| ·虚拟仪器的开发环境 | 第48页 |
| ·虚拟仪器的基本工作原理 | 第48-49页 |
| ·虚拟仪器 Mobile 模块 | 第49-50页 |
| ·虚拟仪器的总体软件设计 | 第50页 |
| ·户界面设计 | 第50-51页 |
| ·软件设计 | 第51-54页 |
| ·在PC 机上的数据处理软件程序 | 第54-59页 |
| ·小波阈值滤波的软件程序 | 第54-56页 |
| ·脉搏波各频率下振幅的提取 | 第56-57页 |
| ·改进的BP 神经网络的设计 | 第57-59页 |
| 6 系统运行结果与分析 | 第59-63页 |
| ·测试的主要仪器 | 第59页 |
| ·系统测试 | 第59-61页 |
| ·改进BP 神经网络的结果讨论与测试 | 第61-63页 |
| 7结论 | 第63-65页 |
| ·总结 | 第63-64页 |
| ·展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 附件A：硬件实物图 | 第67-68页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |