本文關(guān)鍵詞：嵌入式起搏心電信號(hào)壓縮感知特性研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,利用穿戴式無線體域網(wǎng)、手機(jī)終端等實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)心電圖(Electrocardiograph,ECG)信號(hào)、血壓、血氧等多生理參數(shù),已變得非常便利、廣泛。同時(shí),對(duì)高頻心電信號(hào)、起搏心電信號(hào)等復(fù)雜生理信號(hào)的無線感知和采集也提出更高需求。然而,上述兩類心電信號(hào)因固有頻率較高,按傳統(tǒng)奈奎斯特(Nyquist)定律,信號(hào)的采集數(shù)據(jù)量較大,所以,探索高效生理信號(hào)壓縮的方法非常必要。在此,對(duì)起搏心電信號(hào)的壓縮感知特性進(jìn)行初步研究。論文主要研究工作有:第一,嵌入式環(huán)境下起搏心電信號(hào)的感知與傳輸利用穿戴式無線體域網(wǎng)或者手機(jī)終端等,實(shí)現(xiàn)起搏心電信號(hào)的感知與傳輸。通過藍(lán)牙4.0模塊實(shí)現(xiàn)起搏心電信號(hào)的近程無線傳輸,解除了傳統(tǒng)有線傳輸帶來的束縛,降低信號(hào)傳輸?shù)腻e(cuò)誤率與丟失率。第二,設(shè)計(jì)起搏心電信號(hào)稀疏分解基函數(shù)首先對(duì)小波基函數(shù)的特性進(jìn)行分析,然后選擇典型小波基函數(shù)分別對(duì)信號(hào)進(jìn)行稀疏分解。最終通過實(shí)驗(yàn)證明:當(dāng)選擇的小波基函數(shù)與起搏心電信號(hào)具有相似特點(diǎn)時(shí),信號(hào)的稀疏分解效果較好;并可知db小波、coiflet小波和symlet小波基函數(shù),能對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行較好的稀疏表達(dá)。第三,起搏心電信號(hào)壓縮感知的測(cè)量矩陣優(yōu)化設(shè)計(jì)通過對(duì)常見測(cè)量矩陣構(gòu)造方法及各自適用范圍的研究,最終得出隨機(jī)高斯測(cè)量矩陣更適于心電信號(hào)的降維觀測(cè),并為后續(xù)信號(hào)的精確重構(gòu)提供理論依據(jù)和保障。第四,起搏心電信號(hào)嵌入式壓縮感知的重構(gòu)及其性能評(píng)測(cè)通過尋找合適的重構(gòu)算法實(shí)現(xiàn)信號(hào)的精確重構(gòu),并對(duì)選擇常見的性能評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)重構(gòu)的性能進(jìn)行評(píng)價(jià)。由實(shí)驗(yàn)結(jié)論可知:正交匹配追蹤算法可以實(shí)現(xiàn)較好的信號(hào)重構(gòu)效果,并且壓縮感知信號(hào)的重構(gòu)精度與壓縮比、測(cè)量矩陣的M值密切相關(guān),為獲得較高的重構(gòu)精度,需要減小壓縮比、增大M值,同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度將會(huì)隨之升高。
【關(guān)鍵詞】：起搏心電信號(hào) 壓縮感知 稀疏分解 測(cè)量矩陣 重構(gòu)精度
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R319;TN911.7
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 課題研究的背景和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 基于壓縮感知理論方面的研究12-14
• 1.2.2 基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)、體域網(wǎng)的嵌入式壓縮感知研究14
• 1.2.3 在嵌入式起搏心電數(shù)據(jù)壓縮方面的研究14-15
• 1.2.4 壓縮感知存在的相關(guān)問題15
• 1.3 本論文的主要工作與章節(jié)安排15-18
• 1.3.1 本文的主要研究?jī)?nèi)容15-17
• 1.3.2 本文的結(jié)構(gòu)安排17-18
• 2 基于嵌入式的起搏心電數(shù)據(jù)采集與感知前端設(shè)計(jì)18-28
• 2.1 起搏心電圖的解析18-20
• 2.1.1 VVI起搏心電圖分析19
• 2.1.2 AAI起搏心電圖分析19-20
• 2.1.3 DDD起搏心電圖分析20
• 2.2 硬件子模塊的研究與設(shè)計(jì)20-24
• 2.2.1 起搏心電數(shù)據(jù)感知系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)21-22
• 2.2.2 前置放大濾波電路的研究與設(shè)計(jì)22-23
• 2.2.3 移動(dòng)監(jiān)護(hù)終端機(jī)的研究與設(shè)計(jì)23-24
• 2.3 藍(lán)牙通信的研究與設(shè)計(jì)24-26
• 2.4 移動(dòng)監(jiān)護(hù)終端軟件系統(tǒng)的設(shè)計(jì)26-27
• 2.5 本章小結(jié)27-28
• 3 起搏心電信號(hào)的稀疏表示28-38
• 3.1 壓縮感知稀疏化理論的概述28-29
• 3.1.1 壓縮感知理論簡(jiǎn)介28-29
• 3.1.2 稀疏信號(hào)的定義29
• 3.2 起搏心電信號(hào)的稀疏變換29-36
• 3.2.1 常見小波函數(shù)的分析30
• 3.2.2 稀疏變換下小波基函數(shù)的選擇30-31
• 3.2.3 MIT-BIH心電信號(hào)稀疏表示的處理31-33
• 3.2.4 起搏心電信號(hào)稀疏表示的處理33-36
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析36-37
• 3.4 本章小結(jié)37-38
• 4 測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)與優(yōu)化38-46
• 4.1 測(cè)量矩陣的理論概述38-39
• 4.2 測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)39-41
• 4.2.1 測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)準(zhǔn)則39
• 4.2.2 測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)的關(guān)鍵問題39-40
• 4.2.3 測(cè)量矩陣的類型40-41
• 4.3 常見測(cè)量矩陣的構(gòu)造41-43
• 4.3.1 隨機(jī)高斯測(cè)量矩陣的構(gòu)造41
• 4.3.2 隨機(jī)貝努利矩陣的構(gòu)造41-42
• 4.3.3 部分正交測(cè)量矩陣的構(gòu)造42-43
• 4.3.4 托普利茲和循環(huán)測(cè)量矩陣的構(gòu)造43
• 4.4 本文中測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)43-44
• 4.5 本章小結(jié)44-46
• 5 起搏心電信號(hào)的壓縮感知重構(gòu)與性能分析46-59
• 5.1 幾種常見的壓縮感知重構(gòu)算法46-48
• 5.1.1 貪婪算法46-47
• 5.1.2 凸優(yōu)化算法47-48
• 5.2 起搏心電信號(hào)的壓縮感知重構(gòu)48-50
• 5.2.1 MIT-BIH心電信號(hào)的壓縮感知重構(gòu)48-49
• 5.2.2 起搏心電信號(hào)的壓縮感知重構(gòu)49-50
• 5.3 壓縮感知重構(gòu)性能的評(píng)價(jià)50-55
• 5.3.1 常見的性能評(píng)價(jià)指標(biāo)50-51
• 5.3.2 MIT-BIH心電信號(hào)的性能評(píng)價(jià)51-53
• 5.3.3 起搏心電信號(hào)的性能評(píng)價(jià)53-55
• 5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比與分析55-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 6 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 工作總結(jié)59-60
• 6.2 工作展望60-61
• 致謝61-62
• 參考文獻(xiàn)62-66
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果66-67

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本文編號(hào)：346859