一、基于PC应用系统中去除工频干扰的快速实现（论文文献综述）
杨石雄[1]（2021）在《基于生理信号的情感识别软件系统的设计与实现》文中研究指明当今社会,随着情感计算理论的快速发展,通过计算机识别人体的情绪状态已经成为研究热点。相比基于用户的语音语调、姿势动作和面部表情等数据进行情感分析,基于多生理信号的情感识别技术可更真实地获取参与者内在表达。但是,对基于生理信号的情感识别领域的软件系统来说,还存在一些不足,通过观察和研究主流生理信号采集装置的配套软件发现:（1）软件系统功能局限于信号实时采集、显示、存储和预处理,缺少使用情感诱发素材（尤其是沉浸式虚拟现实场景素材）设计刺激呈现方式和顺序的功能;（2）缺少包含外部数据集的接口的情感识别数据处理功能;（3）功能单一分离,无法使用同一软件实现情感诱发、信号采集和情感识别功能,缺少统一的操作界面。针对上述问题,本文在电子科技大学移动计算中心现有的用于情感识别的多模生理信号采集装置的基础上开展其配套软件的研究,主要工作内容如下:（1）设计并实现了基于生理信号的情感识别软件系统。通过分析目前主流的生理信号采集装置的配套软件的缺陷和本中心项目的系统需求,在实现脑电、脉搏波、皮肤电和皮肤温度生理信号实时采集、显示和存储功能的基础上,同时设计和集成了以下功能:（1）图片、音视频和VR场景素材的情感诱发刺激呈现方式和顺序功能;（2）包含外部数据集接口的离线情感识别功能,包括信号预处理、特征提取、特征降维、特征融合、特征标准化和特征分类等;（3）部署一个在线情感识别系统。（2）设计了一个以VR场景作为情感诱发素材的情感诱发实验范式,对被试筛选、实验设备、实验流程等内容进行了详细叙述,并根据实验范式使用软件进行实际测试,成功验证其可行性。（3）使用DEAP数据集对离线和在线情感识别功能进行实际测试。（1）对离线情感识别功能进行功能测试,成功验证情感识别的数据离线处理功能的有效性;（2）在线情感识别功能测试是通过部署已训练好的模型,对10名被试使用8个VR场景进行情感识别,实际测试的效价二分类的准确率（63.75%）比测试集的70.43%低了6.68%,唤醒度二分类的准确率（58.75%）比测试集的64.72%低了5.97%。本文在软件工程和基于生理信号的情感识别知识基础上,设计并实现了基于生理信号的情感识别软件,并进行了功能和性能测试,结果表明软件具有较好的稳定性,满足设计需求。
梅莉丽[2]（2020）在《智能睡眠监测系统设计及算法研究》文中认为在科技发展日新月异和生活节奏不断加快的当今社会,由睡眠障碍所导致的工作效率降低甚至意外伤害和安全事故等问题,给家庭与社会带来显着的负面影响。睡眠监测是评估睡眠质量、发现影响睡眠因素从而改善睡眠的重要手段。传统的接触式睡眠监测手段（PSG多导睡眠仪）难以获得自然睡眠状态下的数据,其数据客观性和真实性有限,因此其应用范围仅限于专业的临床研究和诊断,无法在日常的家庭睡眠监测中使用。非接触式监测手段则可在很大程度上克服接触式睡眠监测装置中存在的诸多弊端,因此基于非接触式方法实现的生理信息采集已经成为家庭睡眠监测的主流技术手段。呼吸率和心率是反映睡眠状态的重要生理信息指标。心冲击（BCG）信号是心脏在周期运动过程中产生的微弱机械振动,本课题所实现的床垫式睡眠监测装置,可通过获取由心跳、呼吸和体动等混合信息构成的BCG信号有效分离出呼吸率和心率等,进而客观反映人体睡眠状态。课题主要研究内容如下:（1）基于PVDF压电薄膜传感器和高性能低功耗32位微处理器设计了一种非接触式睡眠监测系统。为有效获取幅值微弱的BCG信号,采用具有超低偏置电流和极低输入失调电压的高性能运算放大器进行电荷放大;为便于后续信号分离,采用有源低通滤波器和由专用滤波芯片构成的工频陷波器对信号进一步进行调理。（2）选用均值滤波对原始BCG信号进行降噪处理,避免噪声对后续信号分离产生影响,加大工作量。利用经验小波变换（EWT）对BCG信号的频带进行自适应划分,获得有效的呼吸信号和去除异常信号的BCG信号。（3）本课题采用非监督学习的方式来计算心率,利用聚类分析中的K-means算法对BCG信号进行处理。根据BCG信号的波形特征来寻找信号周期,从而计算出心率。利用大津法（OTSU）去除呼吸信号中的异常峰值点,从而计算呼吸率。（4）为了缩短研发周期,搭建了基于MATLAB和Lab VIEW混合编程的仿真演示平台,通过该平台对所采用的信号分离和提取算法的有效性进行了验证。
牛龙飞[3]（2020）在《基于C/S和B/S异构的多生理参数实时监测系统》文中研究指明近年来,我国人口老龄化程度越发严峻。高龄人群具有慢性病患病率高,致死率大的特点。在医护资源分配不均衡的条件下,监测该群体往往存在监测不及时、专业人员成本高、多参数监测难度大等问题。因此结合我国相对发达的互联网技术,研发一种能够满足老年人全天候的多生理参数实时监测系统具有重要的意义。本文在充分考虑个域网（Bluetooth）和移动通信网的接入方式后,提出将传统的C/S和B/S网络异构融合的方案,实现数据无缝衔接,最终研发了一套多生理参数远程实时监测系统。该系统兼顾响应速度快和共享性强的特点,不仅能够解决老年群体日常监测和健康保健等问题,缓解我国医护资源压力,还可以应用于家庭社区养老服务场景,为社区智慧养老模式提供技术支撑。本文首先研究并分析了生理信号的特点,通过参数融合,设计用于实时传输的多生理参数数据协议。之后采用数据分流与自动重连的策略设计了蓝牙转TCP中继软件,实现了数据从短距离到远程的中继传输。接着基于Node.js可开发高性能Web服务的特点和MongoDB数据库高性能和易部署的特点,提出一种服务器异构融合方案,即TCP服务器用来实现数据实时获取与存储,通过数据库共享,HTTP服务器用来支撑用户与数据交互的业务逻辑。之后基于前端组件化思想采用React框架和Ant Design开发了 Web用户交互系统,并结合HTML5技术实现了多生理参数的可视化、分页、导出等功能。本文最后还研究了实时心电预处理算法,优化心电波形,使其可植入系统中,易在JavaScript语言中实现。经测试,系统运行在1核2G,带宽1Mbps的阿里云服务器条件下,实时动态数据显示延迟稳定在4s左右,并且能够同时满足对5名用户的多参数实时监测。该软件系统具有可追踪性强、完备性好、一致性好、安全性高、健硕性强、故障率低、模块化程度高、简单性、平台无关性和可扩充性等优良的性能。
张硕[4]（2020）在《可穿戴式睡眠呼吸暂停综合症检测系统研究》文中研究表明睡眠呼吸暂停综合症是一种常见的睡眠疾病,会直接导致高血压、冠心病、中风和猝死等问题,严重威胁人们的健康。目前睡眠呼吸暂停综合症检测的标准是患者在睡眠实验室采用多导睡眠图监测,其佩戴不舒适、操作复杂且价格昂贵,不能满足人们对于居家睡眠监护的需求。因此开发一款可穿戴式、成本低、舒适、检测准确的睡眠呼吸暂停检测系统具有一定的研究意义。本文结合心电信号和呼吸信号实现对睡眠呼吸暂停综合症的检测并判断其发病症状。该系统可穿戴终端部分采用柔性织物电极采集心电信号,通过聚偏氟乙烯压电薄膜制作而成的呼吸线圈采集呼吸信号,实现了设备的可穿戴性并提高了舒适性。同时,分别设计了心电和呼吸的调理电路,信号调制后经微控制器处理,通过蓝牙传输至上位机端。在上位机端开发了两个关键算法。针对心电信号设计了基于支持向量机的ECG-SAS检测算法,该算法首先对心电信号去噪,提取QRS波,并进行HRV时频域分析,选取12个用于检测SAS的时频域特征,接下来对特征进行处理,然后采用支持向量机的方法对特征进行分类,并通过Apnea-ECG数据库对分类模型进行验证,最终得到97.42%的训练集准确率和88.24%的测试集准确率。在实现了睡眠呼吸暂停综合症准确检测后,本文根据呼吸信号设计了睡眠呼吸暂停综合症发病程度算法,该算法首先通过三次样条插值对呼吸信号进行预处理,然后提取呼吸率并获取睡眠暂停次数,再根据临床诊断标准对发病程度做简单判断。本文挑选10名志愿者对所设计的系统进行了实验验证,包括可穿戴终端采集的准确性和灵敏度测试以及上位机的心电信号预处理算法测试、EEG-SAS检测算法测试和SAS发病程度算法测试。测试结果表明:可穿戴终端能准确有效采集到心电和呼吸信号,EEG-SAS分类模型识别准确率达到83.72%,发病程度算法的睡眠呼吸暂停次数误差范围在-2～3次之间,能够满足睡眠呼吸暂停综合征的检测以及发病程度的判断需求。本文所设计的检测系统准确性高,系统终端小巧,轻便,佩戴舒适,可以实现长时间睡眠监测,适用于睡眠呼吸暂停综合症检测、体征数据连续采集、睡眠质量动态监测与评估、疾病预警等。
孙瀚[5]（2019）在《基于多模态生物电信号人机交互技术研究》文中认为基于生物电信号的人机接口是一种新型的人机交互技术,使用人体自身的生物电信号构建与外部设备直接相连的通道。目前主要采用的生物电信号有脑电信号（EEG）及表面肌电信号（sEMG）。EEG信号记录了头皮脑电信号,不依赖肌肉组织,具有响应速度快、使用安全方便、无创性等优点;sEMG信号可以直接反映肌肉活动情况和运动意图,操作方便自然,信号相对较稳定、幅值较大。本研究对基于多模态生物电信号的人机接口进行了深入研究,并充分分析了单模态信号处理方法。本研究提出了少量电极共空间模式算法及基于所有样本对信息的相关性距离度量算法,这两种算法的组合可以用于电极/特征提取及选择;还结合深度度量学习,创新性地提出了基于二分图最大权完美匹配的多模态信号处理算法MWP-EMG-EEGNet。将这些算法用于多种任务,可以测试分类性能,其中,论文重点分析了ERP范式诱发的多模态生物电信号的单试次识别,并将相关结论运用于研究基于生物电信号的反应时间缩短程度。算法结果验证了生物电信号可以在更短的时间内得到更高的反应动作识别准确率。在这些算法研究基础上,本论文工作还搭建了在线人机接口系统,实现在线测试及应用。本论文工作设计了可穿戴式设备,该设备可以记录进行四种腕部活动时上臂肌肉组织诱发的sEMG信号。信号的时域、频域和时频域可提取共42维特征向量。本研究提出的DM算法利用所有样本对信息重新定义了类间距离和类内距离,将二者的比值作为可分性度量标准。四种不同分类器算法用于评价通过DM算法得到的普适性最优特征子集。在线任务是通过可穿戴式设备采集实时sEMG信号,并在有简单障碍物的环境下通过四种不同范式操纵改装设计的遥控车完成指定路径。任务完成时间和动作识别正确率是在线测试的两个性能评估指标。硬件测试结果说明采集系统SNR指标达到68.91 dB。特征选择结果表明DM算法可以使用23维特征达到96.77%的分类性能。在线测试结果表明,信号窗口长度为125 ms的状态机范式最接近实际控制情况,在线任务完成时间为48.08 s。将脑机接口系统应用在日常生活中的一个关键难点是如何减少电极数量,因此本研究提出了少量电极共空间模式算法（Fewer-channel Common Spatial Patterns,FCSP）及基于模拟退火策略的相关性距离度量（Corr-DM）算法来选取普适性最优化电极组合。采集被试者进行心算任务和想象空间旋转任务时的认知行为EEG信号验证算法性能。本论文研究提出的算法组合平均仅需7个电极就可以区分上述两种认知行为任务,达到90%的二分类正确率阈值,并结合截断加权算法确定了普适性的最优化电极组合。通过相关性和可分性分析验证最优化电极组合在训练组被试者数据上的有效性,相关性分析表明该电极组合与全部电极组合有显着性相关关系,可分性分析表明当使用最优化电极组合时,两种认知行为任务的信号有显着性差异。对测试集被试者进行跨被试分析,结果说明使用普适性电极组合的平均分类正确率可达到93.18%。基于上述生物电信号处理算法及结果,本论文还研究了生物电信号对于反应时间的缩短情况。本文设计了基于反应时间的实验范式,使用Corr-DM算法选取10个电极,并通过滑动窗及拓展时间窗方法分别分析EEG和sEMG信号。结果表明两种模态的反应时间相对于实际鼠标反应时间分别缩短了159.04 ms和75.22 ms。生物电信号可以在较短的反应时间内得到较高的反应动作识别准确率。本研究使用人工神经网络分析0400 ms的EEG信号,反应动作识别准确率（单试次ERP信号分类正确率）可以达到93.39%;使用手工特征工程结合SVM算法分析0400 ms的sEMG信号,反应动作识别准确率为88.65%;两种生物电信号的反应准确率相对于真实鼠标点击准确率的提升幅度分别为60.2%及55.46%。基于单模态反应时间的分析结果,本论文研究提出了基于最大权完美匹配（Maximum-Weight Perfect,MWP）的多模态生物电处理算法MWP-EMG-EEGNet,算法的核心思想是在加权完备二分图中找到最大权完美匹配,这样可以为批量数据中的每个样本找到最优匹配的同类/异类难样本,从而缓解训练过程中的过训练及样本不平衡问题。在此基础上,本论文将MWP匹配引入深度度量学习框架,研究设计了一种新型的损失目标函数,联合该损失函数与二值交叉熵损失实现端到端训练。多模态处理算法可以结合单模态分析的优势,保证了生物电信号反应时间（307.22 ms）的同时,可以获得较优的反应动作识别准确率,具体实验结果说明:在0400 ms时段多模态处理算法可以达到96.38%的识别准确率,高于实际反应动作准确率63.19%;联合训练MWP匹配和交叉熵损失优化目标可以同时考虑异类样本可分性及同类样本紧凑性,优化试次样本在特征空间中的分布;基于MWP匹配可以完成难样本加权,提升神经网络模型的收敛速度和分类精度。在上述离线数据分析的基础上,本论文工作设计了两种多模态生物电信号的在线人机接口系统。第一种联合了NeuroScan、BCI2000及FieldTrip工具箱,邀请与离线实验中相同的被试组进行了两次在线实验,第一次在线实验（仅使用离线实验数据训练的模型）及第二次在线实验（使用离线实验数据和第一次有反馈在线实验数据联合训练）得到的平均分类正确率分别为94.62%和97.16%。但是该系统还存在便携性问题,因此本论文还设计了一种便携式多模态生物电信号采集系统,实现多操作系统及多编程环境下的实时数据采集及图形可视化界面设计;本研究还将该系统应用于虚拟轮椅控制,设计的系统和算法能够准确识别出转向和前进状态,转向状态中还可以具体识别出左转和右转状态。
张永立[6]（2019）在《冲击波场测试关键技术研究》文中进行了进一步梳理本文主要研究如何获取枪、炮等武器发射时产生的冲击波及超压场分布,从而为评估毁伤、评价武器和对暴露于武器冲击波超压场中的人耳损伤与防护提供定量的规范化可靠数据。随着大威力新型压制型武器的设计定型,冲击波超压场测试存在诸多问题,例如大区域面积内测试系统的搭建及多通道数据的实时监控;低量程传感器的动态校准和补偿;噪声环境中的冲击波信号检测与提取;稀疏数据下的冲击波超压场建模等问题。针对以上问题,本文设计了基于LXI总线的分布式测试系统架构,提出了自适应压缩算法,建立了所有通道（64路）的大量数据实时监测机制,并在此基础上对传感器及冲击波信号进行了深入研究。通过实验、仿真及理论验证,本系统达到了大区域面积内冲击波超压场的所有通道同步采集及实时监控,实现了低信噪比下冲击波复杂信号的提取和超压场的高精度建模。本文主要研究内容如下:（1）传感器动态校准方面。本文提出了基于增广最小二乘算法的辨识方法对传感器建立高阶动态数学模型,通过零极点补偿拓宽传感器工作频带,修正了因压力传感器频响不足导致冲击波测试信号严重失真的问题。进而提出了基于烟花算法的动态补偿算法,改进适度函数,提高了校准精度,与基于粒子群算法的动态补偿效果进行对比,验证了算法的可行性和有效性。通过实验验证,经烟花算法动态补偿后的激波管校准信号超调量降低为7.83%,上升时间为17.5μs,满足了超调量≤10%,上升时间≤20μs的技术指标。（2）冲击波信号检测方面。本文提出了基于高阶谱幂律检测和双树复小波变换去噪的方法,通过高阶谱幂律检测器,分析不同信噪比和不同频率的冲击波信号,得到适合于冲击波信号的阈值判别门限,再经双树复小波变换,根据最大后验估计的软阈值去噪。通过仿真验证,该方法可检测并提取出淹没在噪声中冲击波信号（瞬态信噪比低于-10db）,均方误差降低了1.13%。（3）冲击波超压场建模方面。本文提出了基于径向基函数插值的冲击波超压场建模方法,分别对爆炸、大口径武器和小口径武器三种不同类型冲击波超压场进行了建模。通过交叉验证,对比径向基函数插值算法、反距离加权插值算法、普通克里金插值算法、三次样条函数插值算法的冲击波建模效果,得出径向基函数插值算法效果最优的结论。并利用走时定位原理,采用径向基函数插值算法对某武器发射后36ms时间内的冲击波超压场进行建模,模拟了冲击波在中、远场的传播历程,为数值计算仿真冲击波中、远超压场提供了参考。
朱检兵[7]（2019）在《基于STM32便携式心电监护系统的设计》文中指出当前中国人口老龄化的问题越来越突出,因此造成的一些社会问题也随之而来,特别是患心血管疾病的人数骤然增多。与此同时,年轻的人们也开始意识到了自己工作的繁重、生活节奏的加快以及年龄的增长,使自身患上心血管疾病及各种潜在慢性心脏疾病的概率也越来越大。基于这一状况,本文设计了一种基于STM32便携式的心电监护系统,该系统分为四个部分:心电模拟信号采集电路、心电模拟信号数字处理电路、数字滤波、上位机软件系统。由于心电信号极易受到干扰,在本文中选择了一种集成度非常高、抗干扰能力较强的芯片AD8232作为心电采集前端的主控芯片;心电信号数字处理电路负责将心电采集前端送入的模拟心电信号转换成数字信号,在本文中选择了STM32F103C8T6作为心电监护系统的MCU,同时采用无线蓝牙通信的方式实现与上位机的数据传送,蓝牙模块采用超低功耗的BLU4.0;数字滤波是对采集到的心电信号进行相关的去噪处理,将心电信号中含有的干扰信号去除掉后得到更加纯净的心电信号,在本文中采用滤波器与小波变换相结合的方式来对心电数字信号进行相关的去噪处理;上位机是负责接收下位机传送的数字信号,并对接收到的信号进行数字滤波、波形显示、心率计算、数据保存、系统时间显示。本论文的重点部分在于硬件电路的设计,由于信号的微弱且易受干扰的特点,硬件电路设计时充分考虑了模块之间可能存在的串扰以及系统电源波纹系数的问题,同时在PCB布线时将模拟信号与数字信号分区域设计,模拟地与数字地分开敷铜后通过一点相连,避免了交叉布线带来的电磁干扰。通过上位机的设计并调试通过,可以较好地显示正常的心电信号并实现了相应的功能,达到了预期目标,最后也总结了研究中的不足并进行了展望。
朱莉波[8]（2019）在《基于无模型自适应控制和非负盲分离的胎儿心电提取研究》文中研究指明胎儿心电图可以反映在母体内胎儿的生长和健康状况,分析胎儿心电图是监测胎儿的重要手段。由于胎儿心电图需要通过羊水和母亲的腹部组织,采集到的胎儿心电非常弱,很容易被母体心电和其他噪音所淹没。胎儿心电又是一种低频、随机的非平稳信号。所以,准确的提取出胎儿心电一直是生物信号处理的难点和热点。基于此,本文开展了一项基于无模型自适应控制和非负盲分离的胎儿心电提取的研究。首先,对采集的混合信号进行预处理,使用梳状滤波器去除工频干扰,低通滤波器去除高频噪声,设计一种基于无模型自适应算法去除基线漂移。然后介绍了一种基于峭度和偏度的盲分离方法,根据胎儿心电信号与母亲心电信号的峭度和偏度绝对值的差异,从而设计出基于三阶和四阶统计量的一种目标函数,用来提取母亲心电信号和含噪声的胎儿心电信号。最后提出一种改进的非负盲分离算法,该算法从含噪声的胎儿心电信号中提取纯净的胎儿心电信号,非负盲分离算法是一种通过非负约束从高维空间中提取出其中的低维结构的方法。在处理包含噪声的胎儿心电信号的过程中,胎儿心电信号就相当于低维结构,首先将含噪声的胎儿心电信号进行时频变换,再通过非负盲分离算法提取出纯净的胎儿心电信号。通过仿真实验和结果分析验证算法。首先利用模拟信号的可知性验证无模型自适应算法去除基线漂移的可靠性;并与小波变换算法进行对比,实验证明去除噪声的效果更优。其次运用模拟数据进行非负盲分离算法提取胎儿心电的实验,对三路心电信号进行相关性分析,再通过非负盲分离效果的比较,综合选取最优的一路信号。通过R波检测、瞬时心率计算,以及与原始信号的对比,验证了算法的准确性。最后利用实际数据实验验证算法的稳定性和广泛性。为将上述算法运用于实践中,设计并介绍了一种胎心电提取系统。从腹壁信号采集装置到使用上述算法提取胎儿心电信号,并展示在页面进行实时监控,让了解一点心电知识的人能够随时诊断胎儿健康状态。
陈成坤[9]（2019）在《便携式心电监测及分析系统的设计与实验研究》文中研究说明近年来,心脏疾病的发病率越来越高,已经成为仅次于肿瘤类疾病的致命杀手,严重威胁着人们的生命安全。心脏疾病如此棘手,主要原因在于此类疾病不易被察觉,会在突然之间发作,一旦发作就很有可能危及到患者的生命。因此,有必要定期甚至实时进行心电监测,做到能实时察觉,并及时就诊治疗。然而医院所使用的传统医用心电监测设备因其体积庞大、价格昂贵、便携性差的缺点,难以满足人们家用日常心电监测的需求。因此,对于家用便携式心电监测设备的研究与设计,不仅具有重要的研究意义,更具有实际应用价值。作者在广泛查阅国内外相关文献基础上,系统综述了便携式心电监测设备与自动分析技术的研究现状,针对现有家用便携式心电监测设备所存在的一些不足,完成了一款低成本的家用便携式心电监测及分析系统的设计制作及实验研究,该系统主要由便携式心电监测仪与上位机心电分析平台组成。论文首先基于心电信号的特点,在对主要元件进行硬件选型后,完成了心电信号采集与传输硬件电路的设计。前端模拟采集电路由前置放大电路、高通滤波电路、低通滤波与增益电路组成;数字电路由单片机最小系统电路、J-link电路、OLED电路、蓝牙无线传输电路等组成;基于各芯片的工作电压,设计了3.3 V的稳压电路,为整个系统持续供电;集成各功能电路,获得硬件电路的整体结构,进而完成PCB电路板的设计。其次,设计心电信号预处理算法,包括IIR高通滤波器和50 Hz陷波器,用于滤除基线漂移和工频干扰等噪声;提出一种改进的自适应双阈值法,提高了QRS波群检测的准确率;将心电预处理算法、QRS波群检测算法移植到单片机中,计算出心率值后,通过OLED屏实现心电波形与心率值的实时显示,进而完成便携式心电监测仪的制作最后,将便携式心电监测仪中经过软件滤波处理后的心电信号数据,通过蓝牙模块传输到上位机,然后基于LabVIEW软件,完成串口通信、数据复现、数据存储及人机交互界面的程序设计;进而设计心律失常诊断、心率变异性分析算法并移植到上位机,实现上位机对心电信号的分析诊断功能,进而完成上位机心电分析平台的制作。实验结果表明,本文所设计的家用便携式心电监测及分析系统能实现对人体进行心电信号的采集、显示、保存以及诊断分析,各项指标最大误差不超过3%,具有较好的可靠性,能满足家庭用户进行心电监测与分析的需求。
陈正豪[10]（2019）在《可穿戴心音监测装置的研究与实现》文中指出死于心血管疾病的人数呈现逐年上升趋势,占全球死亡人数的1/3。临床诊断时医生一般通过心电图与心音听诊以知悉患者的心脏健康状况。但心电图难以检测心脏瓣膜的结构异常和含有心脏杂音特征的缺陷。传统听诊方法的心音解释受医护人员的主观因素影响较大;同时无法对患者的心音信号持续监测与记录。因而,亟待实现一种计算机辅助听诊方法对早期和突发性心脏病患者的心脏状况进行长期、动态监测,以捕捉到短暂非持续性的异常心音变化。当前许多心音监测装置都存在尺寸大、成本高、不适合穿戴等特点,无法用于长期动态心音监测。为了解决上述问题,本文设计并实现了一套可穿戴心音监测装置,主要研究内容如下:1)设计一款心音传感器原型。首先根据感应元件的特性和设计要求完成结构设计;为了平衡检测效果与尺寸大小,利用ANSYS建模仿真以确定传感器原型的最优尺寸;仿真分析结果表明所设计的传感器原型一阶谐振频率为2236.1Hz。最后采用BIOPAC多导生理仪测试传感器原型的性能,实验结果表明该传感器原型可用于心音信号采集,与TSD108传感器相比,其信噪比高2dB。2)搭建心音监测装置硬件平台。原始心音信号经由信号调理电路放大和滤波,调理后的信号一路经过音频功放电路实现心音实时听诊功能,另一路直接进入主控模块完成模数转换,再通过蓝牙模块实现与上位机的无线通信。为了满足可穿戴、无突兀等要求,硬件平台的集成度较高、尺寸小、质轻。3)开发心音信号采集平台硬件驱动,同时设计心音PC端上位机软件,对采集到的心音数据进行接收与解析、波形显示与存储,利用经验模态分解法对心音进行去噪处理,此外提取心音包络曲线和特征参数以验证所采集到的心音可靠性。4)最后对心音监测装置的性能和可靠性进行测试与验证,测试内容包括系统测试、主客观评测与人体真实运动状态下的心音采集测试。结果表明,本文提出的心音监测方案能够拾取质量较好的心音信号,实现心音听诊;在静止或轻微运动状态下能够实现长期动态心音监测。综上所述,与现有心音监测方法相比,本文的装置具有成本低、体积小、无突异、无妨碍、可穿戴等特点,同时能够实现长期动态心音监测。
二、基于PC应用系统中去除工频干扰的快速实现（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于PC应用系统中去除工频干扰的快速实现（论文提纲范文）
（1）基于生理信号的情感识别软件系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 第二章 相关技术与理论基础 |
| 2.1 软件工程思想 |
| 2.2 开发框架和工具 |
| 2.3 基于生理信号的情感识别理论基础 |
| 2.3.1 生理信号预处理 |
| 2.3.2 生理信号特征提取 |
| 2.3.3 生理信号特征降维 |
| 2.3.4 生理信号特征分类 |
| 2.4 虚拟现实基础 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 软件需求分析 |
| 3.1 基于生理信号的情感识别软件需求分析 |
| 3.1.1 软件需求概述 |
| 3.1.2 软件功能性需求 |
| 3.1.3 软件非功能性需求 |
| 3.2 基于生理信号的情感识别系统整体方案设计 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 基于生理信号的情感识别软件设计与实现 |
| 4.1 基于生理信号的情感识别软件总体设计 |
| 4.1.1 开发环境搭建 |
| 4.1.2 软件功能模块总体设计 |
| 4.1.3 人机交互界面总体设计 |
| 4.2 信号采集模块的设计与实现 |
| 4.2.1 信号采集模块的详细设计 |
| 4.2.2 信号采集模块的实现 |
| 4.3 情感诱发模块的设计与实现 |
| 4.3.1 情感诱发模块的详细设计 |
| 4.3.2 情感诱发模块的实现 |
| 4.4 情感识别模块的设计与实现 |
| 4.4.1 情感识别模块的详细设计 |
| 4.4.2 情感识别模块的实现 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 软件测试与分析 |
| 5.1 基于生理信号的情感识别软件整体测试与分析 |
| 5.1.1 测试方案 |
| 5.1.2 功能测试与结果 |
| 5.1.3 性能测试与结果 |
| 5.2 信号采集和情感诱发功能测试 |
| 5.2.1 实验目的 |
| 5.2.2 实验方案 |
| 5.2.3 测试与结果 |
| 5.3 离线情感识别功能测试 |
| 5.3.1 测试目的 |
| 5.3.2 测试方案 |
| 5.3.3 测试与结果 |
| 5.4 在线情感识别功能测试 |
| 5.4.1 测试目的 |
| 5.4.2 测试方案 |
| 5.4.3 测试结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（2）智能睡眠监测系统设计及算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景与研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 睡眠监测技术的研究现状 |
| 1.2.2 BCG信号的研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容 |
| 第二章 睡眠监测系统方案设计 |
| 2.1 监测系统整体方案 |
| 2.2 传感器选择 |
| 2.3 传感器信号调理电路 |
| 2.3.1 电荷输入信号调理电路 |
| 2.3.2 低通滤波电路设计 |
| 2.3.3 工频陷波电路设计 |
| 2.3.4 系统供电方案设计 |
| 2.3.5 微处理器控制电路设计 |
| 第三章 BCG信号的预处理 |
| 3.1 BCG信号生理意义 |
| 3.2 原始BCG信号的预处理 |
| 3.3 原始BCG信号的频带划分 |
| 3.2.1 经验小波变换(EWT)简介 |
| 3.2.2 睡眠生理信号频带划分 |
| 3.2.3 结果分析 |
| 第四章 心率和呼吸率提取算法研究 |
| 4.1 聚类算法原理 |
| 4.1.1 聚类分析 |
| 4.1.2 相似性度量 |
| 4.1.3 相似系数 |
| 4.2 K-means算法基本原理 |
| 4.2.1 K-means算法简介 |
| 4.2.2 K-means算法处理流程 |
| 4.3 心率的计算 |
| 4.3.1 信号向量化 |
| 4.3.2 BCG信号波峰分类 |
| 4.3.3 实验结果分析 |
| 4.4 呼吸率的计算 |
| 4.4.1 呼吸信号的处理 |
| 4.4.2 呼吸率的计算 |
| 第五章 睡眠监测系统仿真演示平台 |
| 5.1 Lab VIEW和MATLAB简介 |
| 5.2 Lab VIEW和MATLAB混合编程 |
| 5.3 PC端显示平台 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 研究成果及发表的学术论文 |
| 作者及导师简介 |
（3）基于C/S和B/S异构的多生理参数实时监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外生理参数监测研究现状 |
| 1.2.2 国内生理参数监测研究现状 |
| 1.2.3 现状分析与发展趋势 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第2章 多生理参数实时监测系统概述 |
| 2.1 总体设计方案 |
| 2.2 可穿戴监护终端 |
| 2.2.1 生理参数监测衣 |
| 2.2.2 生理信号分析 |
| 2.2.3 数据协议 |
| 2.3 无线通信技术协议 |
| 2.3.1 低功耗蓝牙技术 |
| 2.3.2 TCP/IP协议 |
| 2.3.3 HTTP协议 |
| 2.4 多生理参数监护平台软件系统 |
| 2.4.1 数据采集系统 |
| 2.4.2 Web用户交互系统 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 软件系统设计 |
| 3.1 蓝牙转TCP中继软件设计 |
| 3.1.1 理论基础和关键技术 |
| 3.1.2 程序中继流程 |
| 3.1.3 部分关键代码 |
| 3.1.4 中继软件调试 |
| 3.2 C/S架构数据采集系统 |
| 3.2.1 理论基础和关键技术 |
| 3.2.2 数据库设计 |
| 3.2.3 数据接收程序流程 |
| 3.2.4 部分关键代码 |
| 3.2.5 服务器调试 |
| 3.3 B/S架构用户交互系统 |
| 3.3.1 系统建设目标和特点 |
| 3.3.2 理论基础和关键技术 |
| 3.3.3 系统总体设计 |
| 3.3.4 数据库设计 |
| 3.3.5 数据可视化流程 |
| 3.3.6 部分关键代码 |
| 3.3.7 动态生理参数实时性调试 |
| 3.4 前端心电预处理算法研究 |
| 3.4.1 形态学滤波去基线 |
| 3.4.2 差分方程陷波器 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 软件测试与性能评估 |
| 4.1 C/S架构子系统测试 |
| 4.1.1 中继软件测试 |
| 4.1.2 TCP服务器测试 |
| 4.2 B/S架构子系统测试 |
| 4.2.1 用户登录模块测试 |
| 4.2.2 个人主页 |
| 4.2.3 管理员模块测试 |
| 4.2.4 一对多监护 |
| 4.2.5 多生理参数监测实验 |
| 4.3 系统性能评估 |
| 4.3.1 功能性评估 |
| 4.3.2 可靠性评估 |
| 4.3.3 可移植性评估 |
| 4.4 系统实景演示 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 本文创新点 |
| 5.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
| 致谢 |
（4）可穿戴式睡眠呼吸暂停综合症检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容 |
| 第2章 可穿戴睡眠呼吸暂停综合症检测系统终端设计 |
| 2.1 系统硬件总体设计方案 |
| 2.2 心电信号采集及调理模块 |
| 2.2.1 柔性织物电极 |
| 2.2.2 心电信号调理模块 |
| 2.3 呼吸信号采集及调理模块 |
| 2.3.1 呼吸线圈 |
| 2.3.2 呼吸信号调理模块 |
| 2.4 蓝牙模块 |
| 2.5 电源模块 |
| 2.6 微处理器模块 |
| 2.6.1 微处理器芯片 |
| 2.6.2 微处理控制 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 睡眠呼吸暂停综合症检测系统的算法研究 |
| 3.1 心电信号预处理 |
| 3.1.1 心电信号 |
| 3.1.2 Apnea-ECG数据库 |
| 3.1.3 心电信号去噪处理 |
| 3.1.4 QRS波检测 |
| 3.2 基于支持向量机的ECG-SAS检测 |
| 3.2.1 HRV时频分析 |
| 3.2.2 ECG-SAS特征选取 |
| 3.2.3 基于支持向量机的SAS分类 |
| 3.3 基于呼吸信号的SAS发病程度判断算法研究 |
| 3.3.1 基于三次样条插值算法的呼吸信号预处理 |
| 3.3.2 发病程度判断算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 系统整体测试与结果分析 |
| 4.1 系统可穿戴终端测试 |
| 4.1.1 终端采集测试 |
| 4.1.2 终端采集的准确性和灵敏度测试 |
| 4.2 系统上位机算法测试 |
| 4.2.1 预处理算法测试 |
| 4.2.2 EEG-SAS检测算法测试 |
| 4.2.3 SAS发病程度算法测试 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
（5）基于多模态生物电信号人机交互技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 脑机接口研究背景与现状 |
| 1.1.1 脑机接口研究背景 |
| 1.1.2 脑机接口研究现状 |
| 1.2 基于肌电的人机接口研究背景和现状 |
| 1.2.1 基于肌电的人机接口研究背景 |
| 1.2.2 基于肌电的人机接口研究现状 |
| 1.3 多模态生物电人机接口研究背景和现状 |
| 1.3.1 多模态生物电人机接口研究背景 |
| 1.3.2 多模态生物电人机接口研究现状 |
| 1.4 生物电人机接口存在的问题及课题研究思路 |
| 1.4.1 系统的问题 |
| 1.4.2 课题研究思路 |
| 1.5 论文内容安排 |
| 第二章 基于生物电信号人机接口的研究基础 |
| 2.1 人机接口系统构成 |
| 2.2 脑机接口研究基础 |
| 2.2.1 EEG信号采集 |
| 2.2.2 脑电节律 |
| 2.2.3 基于EEG信号的BCI系统类型 |
| 2.2.4 信号处理算法 |
| 2.3 基于sEMG人机接口研究基础 |
| 2.3.1 EMG信号的产生 |
| 2.3.2 sEMG信号采集与处理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于新型特征优化技术的可穿戴式表面肌电信号人机接口 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 采集系统电路结构 |
| 3.2.1 离线sEMG信号采集系统 |
| 3.2.2 可穿戴式sEMG信号采集系统 |
| 3.2.3 采集系统硬件测试结果分析 |
| 3.3 实验方案设计 |
| 3.4 信号预处理 |
| 3.4.1 预处理算法 |
| 3.4.2 预处理算法结果分析 |
| 3.5 特征选择及分析结果 |
| 3.5.1 特征提取 |
| 3.5.2 特征选择 |
| 3.5.3 特征分类 |
| 3.5.4 电极和特征选择算法结果分析 |
| 3.5.5 特征分类算法结果分析 |
| 3.6 基于sEMG信号的人机接口控制范式 |
| 3.6.1 控制范式 |
| 3.6.2 基于s EMG信号的可穿戴式HCI系统在线性能评估 |
| 3.7 讨论 |
| 3.7.1 基于s EMG信号的可穿戴式HCI系统设计 |
| 3.7.2 特征选择和分类 |
| 3.7.3 实时控制性能 |
| 3.7.4 系统局限性及未来工作 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 基于最优化少量电极的认知行为想象脑机接口 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 样本量确定及实验数据集描述 |
| 4.2.1 样本量确定 |
| 4.2.2 BCI系统被试者数量确定 |
| 4.2.3 实验范式设计 |
| 4.2.4 数据采集与数据集描述 |
| 4.3 信号预处理 |
| 4.3.1 信号预处理算法 |
| 4.3.2 特征可视化 |
| 4.3.3 信号预处理及可视化结果分析 |
| 4.3.4 ERD/S结果分析 |
| 4.4 实验方案及算法 |
| 4.4.1 CSP算法 |
| 4.4.2 传统CSP算法在EEG信号分析中的应用 |
| 4.4.3 改进的CSP算法在EEG信号分析中的应用 |
| 4.4.4 通用电极选择算法 |
| 4.4.5 基于相关性的新型DM电极选择方法 |
| 4.5 算法结果分析 |
| 4.5.1 特征提取算法结果分析 |
| 4.5.2 电极选择算法分析 |
| 4.5.3 最优电极组合选择 |
| 4.5.4 最优电极组合普适性与有效性验证 |
| 4.5.5 跨被试者普适性及鲁棒性分析 |
| 4.6 讨论 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 多模态生物电信号对反应时间缩短情况的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 事件相关电位物理意义 |
| 5.3 实验范式设计与数据采集 |
| 5.4 EEG信号整体评估及范式选择实验结果 |
| 5.4.1 真实反应时间分析 |
| 5.4.2 ERP信号可视化结果分析 |
| 5.4.3 ERP波形分类性能评估 |
| 5.4.4 浅层神经网络分类结果 |
| 5.5 基于EEG信号的反应时间分析 |
| 5.5.1 基于滑动窗算法的反应时间确定 |
| 5.5.2 普适性最优电极组合选择 |
| 5.5.3 与实际鼠标点击反应时间对比 |
| 5.5.4 基于滑动窗金字塔加权修正的无约束识别 |
| 5.6 sEMG信号分析及结果 |
| 5.6.1 可视化结果 |
| 5.6.2 不同特征向量提取方式比较 |
| 5.6.3 基于拓展时间窗的反应时间分析 |
| 5.7 讨论与本章小结 |
| 第六章 基于最大权完美匹配的多模态生物电信号人机接口 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 深层卷积神经网络架构背景介绍 |
| 6.2.1 深层卷积神经网络架构基本组件 |
| 6.2.2 CNN的改进优化方法 |
| 6.2.3 损失目标函数 |
| 6.3 数据集描述 |
| 6.4 算法流程 |
| 6.4.1 处理ERP波形的CNN网络结构 |
| 6.4.2 基于最大权完美匹配的难样本选择 |
| 6.4.3 关于MWP匹配方法及损失函数对比讨论 |
| 6.5 实验结果分析 |
| 6.5.1 运行环境及参数设置 |
| 6.5.2 EEGNet与传统方法对比结果 |
| 6.5.3 MWP-EEGNet对系统性能的提升 |
| 6.5.4 基于MWP-EMG-EEGNet多模态融合结果分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于多模态生物电信号的在线人机接口系统 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 基于NeuroScan的在线人机接口系统设计 |
| 7.2.1 基础模块 |
| 7.2.2 在线系统整体框架 |
| 7.2.3 在线实验方法 |
| 7.2.4 在线信号处理及结果分析 |
| 7.3 便携式多功能生物电采集系统 |
| 7.3.1 硬件电路设计 |
| 7.3.2 硬件采集系统测试结果 |
| 7.3.3 软件平台设计 |
| 7.3.4 数据分析算法 |
| 7.3.5 软件平台结果测试 |
| 7.3.6 基于PSUEEG平台的虚拟智能轮椅系统 |
| 7.4 本章小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 主要代码流程及执行结果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（6）冲击波场测试关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外现状 |
| 1.2.1 冲击波超压测试技术现状 |
| 1.2.2 传感器动态特性研究现状 |
| 1.2.3 冲击波信号处理研究现状 |
| 1.2.4 冲击波超压场建模研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第二章 传感器动态补偿 |
| 2.1 传感器辨识及补偿模型 |
| 2.1.1 辨识及补偿流程 |
| 2.1.2 校准设备 |
| 2.1.3 辨识模型 |
| 2.1.4 补偿模型 |
| 2.2 基于烟花算法的动态补偿算法 |
| 2.2.1 爆炸算子 |
| 2.2.2 变异因子 |
| 2.2.3 选择策略 |
| 2.2.4 适度函数改进 |
| 2.2.5 算法对比 |
| 2.3 动态补偿应用 |
| 2.3.1 数据预处理 |
| 2.3.2 模型辨识结果 |
| 2.3.3 动态补偿结果 |
| 2.4 小结 |
| 第三章 冲击波信号检测与提取 |
| 3.1 冲击波信号模型 |
| 3.1.1 信号带宽 |
| 3.1.2 信号完整性 |
| 3.2 冲击波信号检测 |
| 3.2.1 幂律检测器 |
| 3.2.2 高阶累积量谱 |
| 3.2.3 1-1/2 谱幂律检测器 |
| 3.3 冲击波信号提取 |
| 3.3.1 复小波原理 |
| 3.3.2 双树复小波原理 |
| 3.3.3 与小波对比优势 |
| 3.4 检测与提取分析 |
| 3.4.1 判别检测 |
| 3.4.2 信号提取 |
| 3.5 实测信号处理 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 冲击波超压场建模 |
| 4.1 冲击波超压场分布特性 |
| 4.2 插值算法原理 |
| 4.2.1 反距离加权插值 |
| 4.2.2 克里金插值 |
| 4.2.3 径向基函数插值 |
| 4.2.4 三次样条函数插值 |
| 4.3 插值精度分析 |
| 4.3.1 误差评价 |
| 4.3.2 插值精度分析 |
| 4.4 小结 |
| 第五章 系统搭建与测试仿真 |
| 5.1 测试系统框架 |
| 5.1.1 硬件框架 |
| 5.1.2 软件框架 |
| 5.1.3 触发总线 |
| 5.1.4 数据传递 |
| 5.2 冲击波超压场测试 |
| 5.3 冲击波超压场仿真 |
| 5.3.1 绘制等压线 |
| 5.3.2 模拟场传播历程 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读博士期间的相关工作成果 |
（7）基于STM32便携式心电监护系统的设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 课题研究的背景和意义 |
| 1.3 国内外研究状况及发展趋势 |
| 1.4 论文的主要内容与结构安排 |
| 第2章 心电信号的相关理论 |
| 2.1 心电信号产生的机理 |
| 2.2 心电信号的波形分析 |
| 2.3 心电信号的特征 |
| 2.4 心电信号的测量方式 |
| 2.5 心电信号的主要干扰 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 系统硬件电路的设计 |
| 3.1 硬件电路的总体设计 |
| 3.2 模拟采集电路的设计 |
| 3.2.1 元器件的选择 |
| 3.2.2 一级放大和高通滤波电路的设计 |
| 3.2.3 二级放大和低通滤波电路的设计 |
| 3.3 数字化处理电路的设计 |
| 3.3.1 主控芯片的选择 |
| 3.3.2 最小系统和OLED电路的设计 |
| 3.4 蓝牙电路的设计 |
| 3.5 电源电路的设计 |
| 3.6 心电监护仪整体原理图和PCB的制作 |
| 3.7 MCU程序的编写 |
| 3.7.1 系统时钟配置 |
| 3.7.2 串口配置 |
| 3.7.3 DMA配置 |
| 3.7.4 ADC转换配置 |
| 3.7.5 定时器配置 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 心电监护系统上位机的设计 |
| 4.1 系统软件的总体设计方案 |
| 4.2 系统各模块的设计 |
| 4.2.1 登录界面的设计 |
| 4.2.2 蓝牙通信的设计 |
| 4.2.3 系统时间获取模块的设计 |
| 4.2.4 心电信号预处理模块的设计 |
| 4.2.5 心率计算模块的设计 |
| 4.2.6 心电波形显示模块的设计 |
| 4.3 系统软件界面的设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 心电监护系统的调试与验证 |
| 5.1 系统硬件的制作 |
| 5.2 系统硬件电路的整体调试 |
| 5.3 系统软件的调试 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）基于无模型自适应控制和非负盲分离的胎儿心电提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题背景及意义 |
| 1.2 胎儿心电提取研究的现状 |
| 1.3 本文的内容及安排 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 胎心电的相关知识 |
| 2.1 心电基础知识 |
| 2.1.1 心电信号的时域特征 |
| 2.1.2 心电信号的频域特征 |
| 2.2 胎心电的采集 |
| 2.2.1 采集信号的过程 |
| 2.2.2 采集信号的噪声分析 |
| 2.3 分离胎心电的常用方法 |
| 2.3.1 模板匹配滤波 |
| 2.3.2 小波变换 |
| 2.3.3 独立分量分析 |
| 2.3.4 奇异值分解法 |
| 2.4 胎心电信号实验知识 |
| 2.4.1 实验数据来源 |
| 2.4.2 实验方法流程 |
| 2.4.3 算法性能评估方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于无模型自适应的心电预处理方法应用 |
| 3.1 自适应滤波算法 |
| 3.1.1 基于内积的自适应滤波 |
| 3.1.2 基于状态空间的自适应滤波 |
| 3.2 无模型自适应滤波算法 |
| 3.3 基于无模型自适应滤波算法在胎心电预处理的应用 |
| 3.3.1 基础噪声的预处理方法 |
| 3.3.2 基于无模型自适应滤波算法抑制基线漂移算法的应用 |
| 3.4 仿真实验 |
| 3.4.1 基于无模型自适应控制去除基线漂移实验 |
| 3.4.2 预处理实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于非负盲分离的胎心电提取方法应用 |
| 4.1 非负盲分离算法 |
| 4.1.1 非负盲信号分离算法引言 |
| 4.1.2 非负盲信号分离算法理论 |
| 4.2 非负盲分离在胎儿心电提取的应用 |
| 4.2.1 盲分离算法分离母亲与胎儿的心电信号的应用 |
| 4.2.2 非负盲分离算法提取胎儿的心电信号的应用 |
| 4.3 仿真实验 |
| 4.3.1 模拟数据实验 |
| 4.3.2 实际数据实验 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 胎心电提取系统应用 |
| 5.1 胎心电提取系统的需求分析 |
| 5.2 胎心电提取系统的模块设计及功能实现 |
| 5.3 胎心电提取系统的使用界面介绍 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的科研成果 |
| 致谢 |
（9）便携式心电监测及分析系统的设计与实验研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 便携式心电监测设备研究现状 |
| 1.2.2 心电信号自动分析技术研究现状 |
| 1.2.3 研究现状分析 |
| 1.3 研究目标及主要研究内容 |
| 第2章 心电信号检测原理及系统方案设计 |
| 2.1 心电信号的检测原理 |
| 2.1.1 心电信号产生原理 |
| 2.1.2 心电信号的特征分析 |
| 2.1.3 心电信号的干扰因素及抗干扰分析 |
| 2.1.4 心电电极的选型 |
| 2.1.5 导联方式的确立 |
| 2.2 心电监测及分析系统总体方案设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 心电信号采集与传输电路设计 |
| 3.1 主要元件的选型 |
| 3.1.1 前端心电信号处理芯片 |
| 3.1.2 微控制器 |
| 3.1.3 蓝牙数据传输模块 |
| 3.2 电源电路的设计 |
| 3.3 模拟心电信号采集电路的设计 |
| 3.3.1 前置放大电路 |
| 3.3.2 高通滤波电路 |
| 3.3.3 低通滤波与增益电路 |
| 3.3.4 模拟心电信号采集电路的仿真实验验证 |
| 3.4 单片机控制电路的设计 |
| 3.5 蓝牙无线传输电路的设计 |
| 3.6 PCB电路板的设计 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 心电信号自动分析算法研究 |
| 4.1 心电信号预处理算法设计 |
| 4.1.1 工频干扰的滤除 |
| 4.1.2 基线漂移干扰的滤除 |
| 4.2 QRS波群波形识别与特征值提取算法设计 |
| 4.2.1 差分阈值法检测R波的基本原理 |
| 4.2.2 基于改进型自适应双阈值法的R波检测 |
| 4.2.3 Q波起点与S波终点的检测 |
| 4.3 心率及心率变异性参数计算 |
| 4.4 心律失常自诊断算法设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 心电监测及分析系统的软件设计 |
| 5.1 嵌入式软件设计 |
| 5.1.1 系统初始化 |
| 5.1.2 数字心电信号的采集 |
| 5.1.3 基于蓝牙技术的数据传输 |
| 5.1.4 心电图与心率值的显示 |
| 5.2 上位机心电分析平台的软件设计 |
| 5.2.1 串口通信 |
| 5.2.2 心电数据的复现 |
| 5.2.3 心电数据的存储 |
| 5.2.4 人机交互界面 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 心电监测及分析系统的实验研究 |
| 6.1 系统硬件平台的搭建 |
| 6.2 便携式心电监测仪测试实验 |
| 6.3 基于蓝牙技术的心电数据传输测试实验 |
| 6.4 上位机心电分析平台功能性测试实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 结论 |
| 全文总结 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 |
| 致谢 |
（10）可穿戴心音监测装置的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心音监测方法研究现状 |
| 1.2.2 心音信号处理研究现状 |
| 1.2.3 存在的问题与不足 |
| 1.3 研究内容与方法 |
| 1.4 论文整体结构 |
| 第二章 心音监测整体设计方案 |
| 2.1 心音信号基础理论 |
| 2.2 可穿戴心音监测装置方案设计 |
| 2.2.1 传感器原型设计 |
| 2.2.2 心音监测装置平台搭建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 心音传感器原型设计 |
| 3.1 传感器原型结构设计 |
| 3.2 心音传感器原型建模仿真 |
| 3.2.1 理论分析与建模 |
| 3.2.2 尺寸参数确定 |
| 3.2.3 传感器原型仿真分析 |
| 3.3 传感器原型封装 |
| 3.3.1 外壳与表面薄膜选取 |
| 3.3.2 传感器原型封装 |
| 3.4 心音传感器原型性能测试 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 心音监测装置的设计与实现 |
| 4.1 心音监测装置电路设计 |
| 4.1.1 信号调理电路 |
| 4.1.2 音频功放电路 |
| 4.1.3 主控模块 |
| 4.1.4 蓝牙无线传输模块 |
| 4.1.5 电源管理模块 |
| 4.1.6 PCB设计 |
| 4.2 心音监测装置外壳与胸带制备 |
| 4.2.1 外壳设计 |
| 4.2.2 心音监测胸带设计 |
| 4.3 心音监测装置软件设计 |
| 4.3.1 下位机软件驱动开发 |
| 4.3.2 上位机软件设计 |
| 4.4 心音信号处理与分析 |
| 4.4.1 心音信号去噪处理 |
| 4.4.2 心音信号分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 测试与验证 |
| 5.1 心音监测装置测试方法 |
| 5.2 硬件平台测试 |
| 5.2.1 信号调理电路测试 |
| 5.2.2 无线连接测试 |
| 5.3 可靠性测试 |
| 5.3.1 主观测评 |
| 5.3.2 客观测评 |
| 5.4 不同运动状态下的采集实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 成果总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、基于PC应用系统中去除工频干扰的快速实现（论文参考文献）
- [1]基于生理信号的情感识别软件系统的设计与实现[D]. 杨石雄. 电子科技大学, 2021(01)
- [2]智能睡眠监测系统设计及算法研究[D]. 梅莉丽. 北京石油化工学院, 2020(06)
- [3]基于C/S和B/S异构的多生理参数实时监测系统[D]. 牛龙飞. 苏州大学, 2020(02)
- [4]可穿戴式睡眠呼吸暂停综合症检测系统研究[D]. 张硕. 长春理工大学, 2020(01)
- [5]基于多模态生物电信号人机交互技术研究[D]. 孙瀚. 东南大学, 2019(01)
- [6]冲击波场测试关键技术研究[D]. 张永立. 长春理工大学, 2019(01)
- [7]基于STM32便携式心电监护系统的设计[D]. 朱检兵. 南昌大学, 2019(02)
- [8]基于无模型自适应控制和非负盲分离的胎儿心电提取研究[D]. 朱莉波. 广东工业大学, 2019(02)
- [9]便携式心电监测及分析系统的设计与实验研究[D]. 陈成坤. 北京工业大学, 2019(03)
- [10]可穿戴心音监测装置的研究与实现[D]. 陈正豪. 电子科技大学, 2019(01)