本文關(guān)鍵詞：低功耗ECG信號處理平臺關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著社會經(jīng)濟發(fā)展和人們健康意識的提高,傳統(tǒng)醫(yī)療設(shè)備已經(jīng)不能滿足人們對便攜性日益增長的需求,便攜式可穿戴健康醫(yī)療設(shè)備成為新的研究熱點,實時、無創(chuàng)的監(jiān)測使用者的生理參數(shù)對設(shè)備的功耗和體積都提出了更高要求。本文選擇了心電信號作為研究對象,通過對ECG信號進行去噪、關(guān)鍵點信息提取等一系列操作達(dá)到對ECG信號進行數(shù)據(jù)壓縮的目的,進而降低了射頻模塊的數(shù)據(jù)發(fā)送量,最終達(dá)到降低系統(tǒng)功耗的目的。本文通過對ECG信號的特點進行分析,提出了完整的解決方案。算法方面:基于小波的閾值收縮去噪算法用于去除運動偽跡和肌電干擾,并配合雙二階IIR濾波器去除工頻干擾,通過去除第八層低頻小波系數(shù)去除基線漂移。經(jīng)驗證算法在有效地消除了心電信號中的噪聲的同時,較好地保護了心電信號中的特征點。動態(tài)極值對QRS波群檢測算法通過SWT對ECG信號進行4層小波分解進行特征點提取,同時加入基于不應(yīng)期的錯檢漏檢算法,在保證算法可靠性的前提下降低了運算復(fù)雜度,其中R峰檢測率接近100%。硬件實現(xiàn)方面:采用中科院微電子研究所提出的可編程可配置處理器硬件平臺架構(gòu)實現(xiàn),以可配置處理算子完成信號處理算法中計算密集度高的共性操作,以可編程的ARM Cortex M0處理器內(nèi)核完成相對不規(guī)則的運算,任務(wù)調(diào)度與控制、功能擴展和算法升級,從而達(dá)到極低功耗和高靈活性的最優(yōu)化折中。同時采用了門控時鐘、存儲器數(shù)據(jù)復(fù)用等低功耗設(shè)計方法來降低系統(tǒng)功耗。邏輯功能通過驗證,已采用SMIC130工藝完成了后端設(shè)計和版圖實現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：心電信號 可穿戴 低功耗 可配置 小波閾值收縮
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號對照表11-12
• 縮略語對照表12-16
• 第一章 緒論16-22
• 1.1 研究目的及意義16-17
• 1.2 心電信號的特點17-18
• 1.2.1 心電信號包含主要信息17
• 1.2.2 心電信號包含的主要噪聲17-18
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-19
• 1.4 本文的探索及解決方案19-21
• 1.4.1 低功耗架構(gòu)的探索19-20
• 1.4.2 本文的解決方案及工作目標(biāo)20-21
• 1.5 本文章節(jié)安排21-22
• 第二章 小波基礎(chǔ)知識簡介22-32
• 2.1 引言22
• 2.2 從傅里葉變換到小波變換22-24
• 2.3 小波變換的定義24-25
• 2.4 多分辨率分析與Mallat算法25-26
• 2.5 多孔算法26-27
• 2.6 小波邊界問題27-29
• 2.6.1 小波邊界問題的產(chǎn)生27-28
• 2.6.2 邊界延拓方法簡介28-29
• 2.7 本章總結(jié)29-32
• 第三章 ECG去噪算法的研究32-50
• 3.1 引言32
• 3.2 噪聲模型的建立32-34
• 3.2.1 心電信號的選擇32
• 3.2.2 去噪效果的評價標(biāo)準(zhǔn)32-33
• 3.2.3 噪聲模型的建立33-34
• 3.3 小波基的選擇34-35
• 3.4 小波分解級數(shù)的確定35-37
• 3.5 閾值與閾值收縮函數(shù)37-42
• 3.5.1 收縮函數(shù)37-39
• 3.5.2 小波閾值的選擇39-42
• 3.6 實例信號模型的消噪42-48
• 3.6.1 工頻干擾的消除42-44
• 3.6.2 肌電噪聲的消除44-45
• 3.6.3 基線漂移的消除45-46
• 3.6.4 運動偽跡的消除46-47
• 3.6.5 混合噪聲信號的去噪47-48
• 3.7 本章總結(jié)48-50
• 第四章 基于小波的心電信號特征提取算法的研究50-60
• 4.1 引言50
• 4.2 基于小波變換的奇異點檢測原理50-51
• 4.3 R峰的檢測算法51-55
• 4.3.1 R峰的初步定位算法51-52
• 4.3.2 偏移校正52-53
• 4.3.3 基于不應(yīng)期的R峰的錯檢漏檢算法53-55
• 4.4 QS波群的檢測算法55-57
• 4.5 PT波群檢測的探索57-58
• 4.6 低功耗算法優(yōu)化58
• 4.7 QRS波群檢測算法檢測結(jié)果的驗證58-59
• 4.8 本章總結(jié)59-60
• 第五章 關(guān)鍵模塊硬件實現(xiàn)60-88
• 5.1 引言60
• 5.2 低功耗電路設(shè)計的基礎(chǔ)原理60-61
• 5.2.1 時鐘門控技術(shù)60-61
• 5.2.2 降低存儲器功耗61
• 5.3 總體架構(gòu)61-62
• 5.4 ARM Cortex M0平臺簡介62-66
• 5.4.1 ARM Cortex M0平臺架構(gòu)簡介63-64
• 5.4.2 CM0尋址模式簡介64
• 5.4.3 電源管理策略64-66
• 5.5 RCP加速算子的設(shè)計66-82
• 5.5.1 可配置SWT算子設(shè)計66-71
• 5.5.2 可配置biquad濾波器算子設(shè)計71-74
• 5.5.3 可配置DWT算子設(shè)計74-79
• 5.5.4 共享存儲器79-80
• 5.5.5 基于環(huán)形存儲器的數(shù)據(jù)緩存設(shè)計80-82
• 5.6 測試與驗證82-85
• 5.6.1 RTL功能仿真82-84
• 5.6.2 實時算法仿真平臺84-85
• 5.7 ASIC設(shè)計實現(xiàn)85-87
• 5.8 本章總結(jié)87-88
• 第六章 總結(jié)與展望88-90
• 6.1 研究工作總結(jié)88
• 6.2 后續(xù)工作展望88-90
• 參考文獻(xiàn)90-96
• 致謝96-98
• 作者簡介98-99

【相似文獻(xiàn)】

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6 黃，

本文編號：297142