| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究历史及现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文主要内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 第二章 血氧饱和度检测方法研究 | 第14-24页 |
| 2.1 血氧饱和度的概念 | 第14页 |
| 2.2 脉搏波原理概述 | 第14-18页 |
| 2.2.1 脉搏波的产生 | 第14-15页 |
| 2.2.2 脉搏波的特征 | 第15-16页 |
| 2.2.3 脉搏波信号的获取 | 第16-18页 |
| 2.3 光电测量原理 | 第18-23页 |
| 2.3.1 朗伯-比尔定律 | 第18页 |
| 2.3.2 透射式测量原理 | 第18-21页 |
| 2.3.3 反射式测量原理 | 第21-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 PPG信号峰谷值提取算法 | 第24-29页 |
| 3.1 峰谷值提取算法步骤 | 第24-25页 |
| 3.2 峰谷值提取算法对比试验 | 第25-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 PPG信号运动伪差处理算法 | 第29-48页 |
| 4.1 基于ICA与LMS的运动伪差消除算法 | 第29-36页 |
| 4.1.1 预处理 | 第29-30页 |
| 4.1.2 参考信号合成 | 第30-32页 |
| 4.1.3 LMS自适应滤波 | 第32-36页 |
| 4.1.4 ICA-LMS算法 | 第36页 |
| 4.2 基于统计分析的运动伪差检测与剔除算法 | 第36-40页 |
| 4.2.1 预处理 | 第37页 |
| 4.2.2 信号分段 | 第37页 |
| 4.2.3 统计量检测 | 第37-39页 |
| 4.2.4 干扰检测与剔除 | 第39-40页 |
| 4.3 ICA-LMS算法实验与分析 | 第40-45页 |
| 4.3.1 ICA与PMA-ICA对比实验 | 第40-41页 |
| 4.3.2 无MA干扰信号滤波实验 | 第41-42页 |
| 4.3.3 FFT-LMS、SVD-LMS与ICA-LMS对比实验 | 第42-45页 |
| 4.4 MDR算法实验与分析 | 第45-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-48页 |
| 第五章 基于线性回归的特征值提取算法 | 第48-54页 |
| 5.1 线性回归提取算法原理 | 第48-49页 |
| 5.2 线性回归提取算法实验与分析 | 第49-53页 |
| 5.2.1 线性相关性验证实验 | 第49-50页 |
| 5.2.2 最优样本数研究实验 | 第50-51页 |
| 5.2.3 线性回归法与峰谷值法对比实验 | 第51-52页 |
| 5.2.4 血氧公式标定实验 | 第52-53页 |
| 5.3 本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 网络化及监测系统设计 | 第54-62页 |
| 6.1 网络化 | 第54-55页 |
| 6.1.1 背景及意义 | 第54-55页 |
| 6.1.2 实现方式 | 第55页 |
| 6.2 硬件环境简介 | 第55-57页 |
| 6.2.1 血氧传感器 | 第55-56页 |
| 6.2.2 WiFi模块 | 第56-57页 |
| 6.2.3 信号采集与处理模块 | 第57页 |
| 6.3 软件环境设计 | 第57-61页 |
| 6.3.1 数据通信 | 第58页 |
| 6.3.2 波形显示 | 第58-59页 |
| 6.3.3 生理参数计算 | 第59-61页 |
| 6.4 本章小结 | 第61-62页 |
| 第七章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第67-68页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |