| 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 |