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基于SOPC的復(fù)合式生理信號檢測系統(tǒng)設(shè)計

發(fā)布時間:2018-04-29 19:28

  本文選題:片上可編程系統(tǒng) + 表面肌電信號; 參考:《傳感技術(shù)學(xué)報》2014年04期


【摘要】:設(shè)計完成了一種多生物電信號采集能力并能完成生物電信號模式識別和輔助診斷的復(fù)合式生物電信號檢測系統(tǒng)。系統(tǒng)通過具備雙通道的低噪聲高共模抑制比的前置采集放大電路,可實現(xiàn)心電信號和表面肌電信號兩種體表生物電信號的檢測。通過FPGA硬件化實現(xiàn)的小波分解模塊和在NiosⅡ軟核中實現(xiàn)的FFT和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,可以完成對采集到的心電信號心率監(jiān)測、QRS波群的檢測和ST段形態(tài)識別反饋監(jiān)護(hù)者的健康信息;并通過提取表面肌電信號活躍段數(shù)據(jù)和時頻域參數(shù)為運(yùn)動性肌肉疲勞評估提供參考。系統(tǒng)通過LCD屏、音頻輸出和SD卡存儲能夠完成對信號實時波形和監(jiān)護(hù)參數(shù)顯示、報警輸出和長時間監(jiān)護(hù)數(shù)據(jù)的存儲。
[Abstract]:A composite bioelectric signal detection system with multi-bioelectric signal acquisition ability and bioelectric signal pattern recognition and auxiliary diagnosis is designed. The system can realize the detection of electrocardiogram (ECG) and surface electromyography (EMG) signals by the preacquisition and amplification circuit with low noise and high common-mode rejection ratio. The wavelet decomposition module implemented by FPGA and the FFT and BP neural network algorithms implemented in Nios 鈪,

本文編號:1821252

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