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基于嵌入式平台的智能电子听诊器的研制

摘要第4-5页
ABSTRACT第5页
第一章 绪论第8-13页
    1.1 研究背景及意义第8-9页
    1.2 国内外研究发展及现状第9-11页
        1.2.1 心音信号的研究发展及现状第9页
        1.2.2 呼吸音信号的研究发展及现状第9-10页
        1.2.3 听诊器的研究发展及现状第10-11页
    1.3 目前存在的问题第11页
    1.4 本文主要工作第11-12页
    1.5 本文的结构第12-13页
第二章 数字信号处理中的去噪算法第13-25页
    2.1 自适应滤波第13-14页
        2.1.1 自适应滤波的原理第13-14页
        2.1.2 自适应滤波优缺点第14页
    2.2 小波去噪第14-17页
        2.2.1 小波分析第14-15页
        2.2.2 小波去噪的几种方法第15-17页
        2.2.3 小波去噪的优点和缺点第17页
    2.3 盲信号处理第17-24页
        2.3.1 盲源分离的概念和数学模型第17-18页
        2.3.2 盲信号分离准则第18-22页
        2.3.3 盲信号抽取第22-23页
        2.3.4 盲信号抽取去噪及其应用第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 心音呼吸音分析第25-50页
    3.1 心音和呼吸音的产生机制第25-28页
        3.1.1 心音的产生机制第25-27页
        3.1.2 呼吸音的产生机制第27-28页
    3.2 心音和呼吸音听诊中噪声分析第28-29页
    3.3 基于盲信号抽取的心音、呼吸音去噪算法第29-38页
        3.3.0 基于峭度的盲信号抽取算法第29-30页
        3.3.1 基于广义自相关的盲信号抽取算法第30-31页
        3.3.2 两种盲信号抽取算法结果第31-35页
        3.3.3 两种盲信号抽取算法结果分析第35页
        3.3.4 基于广义自相关的盲抽取算法提取心音、呼吸音第35-38页
    3.4 心音和呼吸音的时域分析第38-41页
        3.4.1 心音信号的时域分析第38-40页
        3.4.2 呼吸音信号的时域分析第40-41页
    3.5 心音和呼吸音的频域分析第41-48页
        3.5.1 傅里叶分析第41页
        3.5.2 短时傅里叶变换第41-42页
        3.5.3 心音、呼吸音的短时傅里叶变换第42-44页
        3.5.4 功率谱密度第44-48页
    3.6 本章小结第48-50页
第四章 系统整体设计第50-62页
    4.1 系统设计思路第50-51页
    4.2 数据预处理电路设计第51-55页
        4.2.0 探头设计第51-52页
        4.2.1 低噪声前置放大电路设计第52-54页
        4.2.2 滤波电路设计第54页
        4.2.3 功率放大电路设计第54-55页
        4.2.4 数据预处理电路总结第55页
    4.3 STM32设置第55-61页
        4.3.1 STM32选型第55-56页
        4.3.2 ADC设置第56-58页
        4.3.3 DAC设置第58-59页
        4.3.4 LCD设置第59-60页
        4.3.5 Flash设置第60-61页
    4.4 本章小结第61-62页
第五章 总结与展望第62-63页
参考文献第63-66页
发表论文情况说明第66-67页
致谢第67-68页

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