基于角速度信号的呼吸参数提取研究及应用
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 呼吸信号提取技术介绍 | 第11-13页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.1 基于惯性传感器提取呼吸信号的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3.2 呼吸异常类型识别的研究现状 | 第14页 |
| 1.4 论文的主要工作和创新点 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的组织结构 | 第15-16页 |
| 第2章 信号采集平台设计和数据采集 | 第16-22页 |
| 2.1 同步数据采集平台 | 第16-20页 |
| 2.1.1 角速度信号采集系统 | 第16-18页 |
| 2.1.2 参考呼吸信号采集系统 | 第18-19页 |
| 2.1.3 波形同步显示软件 | 第19-20页 |
| 2.2 数据采集流程和结果 | 第20-22页 |
| 第3章 呼吸参数提取与评估 | 第22-28页 |
| 3.1 呼吸信号预处理 | 第22-24页 |
| 3.2 呼吸参数提取算法 | 第24-25页 |
| 3.3 结果分析 | 第25-28页 |
| 第4章 基于肺功能康复治疗仪的应用 | 第28-40页 |
| 4.1 肺功能康复治疗仪设计 | 第28-36页 |
| 4.1.1 肺功能康复治疗仪系统概述 | 第28-30页 |
| 4.1.2 人机交互模块 | 第30-31页 |
| 4.1.3 单片机控制模块 | 第31-32页 |
| 4.1.4 模拟电路的设计 | 第32-33页 |
| 4.1.5 系统测试 | 第33-36页 |
| 4.2 呼吸相位反馈在仪器中的实现方式 | 第36-40页 |
| 4.2.1 呼吸相位提取软件系统 | 第36-38页 |
| 4.2.2 系统优势和有效性说明 | 第38-40页 |
| 第5章 基于角速度的呼吸类型分类 | 第40-56页 |
| 5.1 呼吸分类信号的选取 | 第40页 |
| 5.2 呼吸分类信号的采集 | 第40-42页 |
| 5.3 分类算法的实现 | 第42-53页 |
| 5.3.1 算法概述 | 第42-44页 |
| 5.3.2 SVM的原理介绍 | 第44-49页 |
| 5.3.3 呼吸信号分类特征值选取 | 第49-53页 |
| 5.4 分类结果及分析 | 第53-56页 |
| 第6章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第62页 |
