| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 论文研究的课题背景与意义 | 第9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.1 国外远程健康监护技术研究现状 | 第10页 |
| 1.2.2 国内远程健康监护技术研究现状 | 第10页 |
| 1.3 研究目标与结构安排 | 第10-12页 |
| 第二章 远程健康监护系统关键技术研究分析 | 第12-25页 |
| 2.1 无线体域网 | 第12-15页 |
| 2.1.1 WBAN体系结构 | 第12-13页 |
| 2.1.2 WBAN体系特点 | 第13-14页 |
| 2.1.3 WBAN核心技术 | 第14-15页 |
| 2.2 无线传感器网络 | 第15-19页 |
| 2.2.1 WSN体系特点 | 第15-16页 |
| 2.2.2 WSN关键技术 | 第16-18页 |
| 2.2.3 WSN典型应用 | 第18-19页 |
| 2.3 ZigBee通信技术 | 第19-21页 |
| 2.3.1 ZigBee通信技术的特点 | 第19-20页 |
| 2.3.2 其他常用无线通信技术 | 第20-21页 |
| 2.4 可穿戴健康监护设备 | 第21-24页 |
| 2.4.1 设备基本特征 | 第21-22页 |
| 2.4.2 关键问题分析 | 第22-23页 |
| 2.4.3 Shimmer介绍 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 心电监护系统检测算法研究与优化 | 第25-43页 |
| 3.1 ECG标准波形 | 第25-26页 |
| 3.2 ECG常见干扰 | 第26-27页 |
| 3.3 ECG检测算法 | 第27-32页 |
| 3.3.1 现有ECG检测算法的原理 | 第27-30页 |
| 3.3.2 现有ECG检测算法的不足 | 第30-32页 |
| 3.4 基于小波变换和短时自相关变换的动态ECG检测算法 | 第32-42页 |
| 3.4.1 小波变换理论基础 | 第34-35页 |
| 3.4.2 小波变换噪声抑制 | 第35-38页 |
| 3.4.3 自相关变换和峰值检测 | 第38-40页 |
| 3.4.4 实验仿真 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 跌倒监护系统检测算法研究与优化 | 第43-54页 |
| 4.1 跌倒检测算法理论基础 | 第43-44页 |
| 4.1.1 跌倒原因分析 | 第43-44页 |
| 4.1.2 跌倒姿态三维建模 | 第44页 |
| 4.2 跌倒检测算法分类 | 第44-47页 |
| 4.2.1 基于阈值判断的跌倒检测算法 | 第45-47页 |
| 4.2.2 基于模式识别的跌到检测算法 | 第47页 |
| 4.3 基于多阈值判断的跌倒检测算法 | 第47-51页 |
| 4.3.1 SMV特征 | 第47-48页 |
| 4.3.2 能量特征 | 第48-49页 |
| 4.3.3 倾角特征 | 第49-51页 |
| 4.4 实验仿真 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 第五章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 本文总结 | 第54页 |
| 5.2 未来展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第59-60页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |