| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 引言 | 第7-11页 |
| ·课题背景及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文所要完成的工作 | 第9-11页 |
| 2 远程医疗系统的总体结构及系统基本需求 | 第11-14页 |
| ·系统的体系结构 | 第11-12页 |
| ·数据管理和数据处理的主要研究内容 | 第12-13页 |
| ·远程医疗监控系统的基本需求 | 第13-14页 |
| 3 远程监控系统中WSN的数据管理技术 | 第14-18页 |
| ·WSN中数据模型的介绍 | 第14-15页 |
| ·远程医疗系统中数据的分析 | 第15-16页 |
| ·WSN中数据管理之数据存储 | 第16-18页 |
| 4 远程医疗监控系统后台服务端的设计 | 第18-24页 |
| ·后台数据端的设计 | 第18-19页 |
| ·医疗监控系统对数据的需求 | 第19页 |
| ·系统中对SQL Server的查询优化 | 第19-20页 |
| ·数据库所提供的数据访问方式及实现的数据共享 | 第20-23页 |
| ·本文设计的数据库图 | 第23-24页 |
| 5 医疗监测系统的移动终端的数据处理 | 第24-36页 |
| ·Android端接收数据的设计和控制 | 第25-28页 |
| ·数据稳定性控制 | 第28-30页 |
| ·被动丢帧管理 | 第28页 |
| ·主动丢帧控制 | 第28-30页 |
| ·android端数据存储方式 | 第30-32页 |
| ·数据实时显示、刷新的设计及实现 | 第32-36页 |
| 6 生理数据的分析及处理 | 第36-44页 |
| ·人体生理数据的有效范围 | 第36页 |
| ·ECG数据分析 | 第36-38页 |
| ·ECG数据的简单介绍 | 第36-37页 |
| ·本文处理ECG数据的工作 | 第37-38页 |
| ·心电处理之干扰抑制 | 第38-39页 |
| ·本文所采用的干扰抑制算法——基于coif小波软门限去噪算法 | 第38-39页 |
| ·心电处理之参数提取——R | 第39-42页 |
| ·本文所使用的R提取算法——局域极值法 | 第40-42页 |
| ·实时心率的提取 | 第42页 |
| ·后处理参数的提取 | 第42页 |
| ·心电处理之参数提取——ST段幅度 | 第42-44页 |
| 7 系统软件运行结果 | 第44-48页 |
| ·系统环境配置 | 第44-45页 |
| ·远程医疗监控系统实现的总体结构 | 第45页 |
| ·移动终端的实现 | 第45-48页 |
| 8 结论与展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54页 |