穿戴式脉象检测装置及其信号处理的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-20页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题意义 | 第11-12页 |
| 1.2 脉象检测与分析现状 | 第12-18页 |
| 1.2.1 脉搏波原理 | 第12页 |
| 1.2.2 脉象客观化研究的发展现状 | 第12-18页 |
| 1.2.2.1 脉象信号提取 | 第13-15页 |
| 1.2.2.2 脉象信号预处理 | 第15-16页 |
| 1.2.2.3 脉搏信号特征提取 | 第16-18页 |
| 1.2.2.4 脉搏信号的模式分类研究 | 第18页 |
| 1.3 本课题主要工作内容及结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 系统方案 | 第20-23页 |
| 2.1 穿戴式脉象检测装置的整体系统的设计思想 | 第20-22页 |
| 2.1.1 系统方案的硬件设计 | 第20-21页 |
| 2.1.2 系统方案的软件设计 | 第21-22页 |
| 2.2 算法设计思想 | 第22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 脉象采集系统硬件实现 | 第23-42页 |
| 3.1 概述 | 第23-24页 |
| 3.2 脉象传感器的选取 | 第24-25页 |
| 3.3 脉象信号调理电路 | 第25-32页 |
| 3.3.1 脉象信号初级放大电路 | 第26-29页 |
| 3.3.2 脉象信号滤波电路 | 第29-30页 |
| 3.3.3 脉象信号后级放大电路 | 第30-32页 |
| 3.4 下位机控制器及蓝牙模块 | 第32-34页 |
| 3.5 电源电路及稳压模块的设计 | 第34-36页 |
| 3.6 充电模块及其他 | 第36-37页 |
| 3.7 机械结构设计 | 第37-41页 |
| 3.7.1 设计原理 | 第37-38页 |
| 3.7.2 机械机构 | 第38-39页 |
| 3.7.3 电机及控制模块 | 第39-41页 |
| 3.8 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 脉象信号处理软件系统实现 | 第42-54页 |
| 4.1 概述 | 第42页 |
| 4.2 脉象信号采集系统的下位机程序设计 | 第42-46页 |
| 4.2.1 下位机的时序控制程序 | 第42-43页 |
| 4.2.2 AD转换和信号预处理 | 第43-45页 |
| 4.2.3 获取最佳脉象的控制程序 | 第45-46页 |
| 4.2.4 压力信号换算与标定 | 第46页 |
| 4.3 脉象信号采集系统的上位机软件设计 | 第46-53页 |
| 4.3.1 平台概述 | 第47页 |
| 4.3.2 界面业务设计框架 | 第47-48页 |
| 4.3.3 登陆界面与主界面 | 第48-49页 |
| 4.3.4 蓝牙和控制交互程序 | 第49-50页 |
| 4.3.5 波形绘制及最佳取脉压力计算 | 第50-51页 |
| 4.3.6 信息录入及脉象数据处理及界面 | 第51-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 脉象信号分析 | 第54-79页 |
| 5.1 概述 | 第54-55页 |
| 5.2 脉搏信号的递归定量分析 | 第55-61页 |
| 5.2.1 非线性分析 | 第55页 |
| 5.2.2 重构相空间 | 第55-56页 |
| 5.2.3 递归图介绍 | 第56-57页 |
| 5.2.4 递归图的构建 | 第57页 |
| 5.2.5 递归定量分析 | 第57-61页 |
| 5.3 脉搏纹理特征提取 | 第61-74页 |
| 5.3.1 概述 | 第61-62页 |
| 5.3.2 灰度共生矩阵 | 第62-63页 |
| 5.3.3 GLCM常用特征值 | 第63-64页 |
| 5.3.4 特征值的获取 | 第64-74页 |
| 5.4 基于深度信念网络(DBN)的脉象分类 | 第74-78页 |
| 5.4.1 概述 | 第74-75页 |
| 5.4.2 波尔兹曼机 | 第75-76页 |
| 5.4.3 深度学习的基本思想 | 第76页 |
| 5.4.4 深度信念网络的思想 | 第76-77页 |
| 5.4.5 利用深度学习对脉象信号进行分类 | 第77-78页 |
| 5.5 本章小结 | 第78-79页 |
| 第六章 总结和展望 | 第79-81页 |
| 6.1 总结 | 第79页 |
| 6.2 展望 | 第79-81页 |
| 参考文献 | 第81-85页 |
| 致谢 | 第85页 |
