基于Android手机的动态心电监测软件设计与实现研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 引言 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文内容与结构安排 | 第12-13页 |
| 1.3.1 本文的主要研究内容 | 第12页 |
| 1.3.2 论文各章节结构安排 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-15页 |
| 2 心电信号原理及开发平台 | 第15-25页 |
| 2.1 心电生理基础 | 第15-19页 |
| 2.1.1 心电信号产生机理 | 第15-16页 |
| 2.1.2 心电图 | 第16-17页 |
| 2.1.3 典型心律失常分类 | 第17-19页 |
| 2.2 MATLAB处理工具 | 第19-20页 |
| 2.3 Android开发环境 | 第20-23页 |
| 2.3.1 Android系统背景 | 第20页 |
| 2.3.2 Android系统资源 | 第20-22页 |
| 2.3.3 Android系统组件 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 3 心电处理及软件实现 | 第25-43页 |
| 3.1 MIT/BIH心电数据库 | 第25页 |
| 3.2 预处理噪声分析 | 第25-26页 |
| 3.3 基线漂移的滤除 | 第26-32页 |
| 3.3.1 快速中值滤波器设计 | 第26-28页 |
| 3.3.2 小波变换滤波器设计 | 第28-31页 |
| 3.3.3 滤波算法的选择 | 第31-32页 |
| 3.4 工频干扰的滤除 | 第32-37页 |
| 3.4.1 自适应滤波器设计 | 第32-34页 |
| 3.4.2 工频陷波器设计 | 第34-37页 |
| 3.4.3 滤波算法的选择 | 第37页 |
| 3.5 肌电干扰的滤除 | 第37-41页 |
| 3.5.1 FIR低通滤波器设计 | 第38-40页 |
| 3.5.2 滤波算法的选择 | 第40-41页 |
| 3.6 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 心电分析及软件实现 | 第43-65页 |
| 4.1 特征提取算法 | 第43-56页 |
| 4.1.1 ADT差分算法 | 第44-46页 |
| 4.1.2 窗口搜索法 | 第46-53页 |
| 4.1.3 特征提取结果分析 | 第53-56页 |
| 4.2 模式识别算法 | 第56-63页 |
| 4.2.1 模糊聚类算法 | 第56-59页 |
| 4.2.2 逻辑分支算法 | 第59-62页 |
| 4.2.3 分析算法选择 | 第62-63页 |
| 4.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 5 Android软件系统研究与实现 | 第65-95页 |
| 5.1 软件系统设计 | 第65-66页 |
| 5.1.1 软件需求分析 | 第65页 |
| 5.1.2 软件系统总体结构 | 第65-66页 |
| 5.2 可穿戴硬件系统 | 第66-67页 |
| 5.3 软件硬件通信 | 第67-76页 |
| 5.3.1 蓝牙通信 | 第67-71页 |
| 5.3.2 动态心电图 | 第71-74页 |
| 5.3.3 数据编码存储 | 第74-76页 |
| 5.4 心电分析 | 第76-82页 |
| 5.4.1 实时心率 | 第76-78页 |
| 5.4.2 心律分析 | 第78-81页 |
| 5.4.3 异常报警 | 第81-82页 |
| 5.5 数据管理 | 第82-84页 |
| 5.5.1 数据存入 | 第82-83页 |
| 5.5.2 数据获取 | 第83-84页 |
| 5.6 辅助功能 | 第84-86页 |
| 5.6.1 资讯功能 | 第84页 |
| 5.6.2 计时功能 | 第84-85页 |
| 5.6.3 界面放大功能 | 第85-86页 |
| 5.7 界面设计 | 第86-88页 |
| 5.8 软件结果测试 | 第88-94页 |
| 5.8.1 健康人体组测试 | 第88-90页 |
| 5.8.2 模拟器测试 | 第90-94页 |
| 5.9 本章小结 | 第94-95页 |
| 6 总结与展望 | 第95-97页 |
| 6.1 本文总结 | 第95-96页 |
| 6.2 本文展望 | 第96-97页 |
| 致谢 | 第97-99页 |
| 参考文献 | 第99-104页 |
