脈搏是人體重要的生理特征之一,綜合了心臟、動(dòng)脈管彈性和血液體積、粘度等信息,可作為診斷心血管疾病及其惡劣程度的指標(biāo)。心血管疾病是威脅人類健康和生命的主要疾病之一,臨床用于診斷心血管疾病的手段多是有創(chuàng)的,且檢查費(fèi)用較高,操作繁瑣,給病人帶來一定痛苦和負(fù)擔(dān)。因此,基于脈搏波的心血管疾病檢測方法研究具有重要理論意義和臨床應(yīng)用價(jià)值。本文詳細(xì)分析了脈搏信號的噪聲特點(diǎn),給出了一種基于小波和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的混合脈搏濾波算法；基于血液循環(huán)系統(tǒng)建模理論提取了血管彈性擴(kuò)張系數(shù),并設(shè)計(jì)了時(shí)域內(nèi)提取脈搏信號特征量方法；研究了脈搏信號的時(shí)頻域特性,提取了脈搏信號小波能譜概率分布和脈搏信號小波熵；采用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法對所提取的脈搏信號特征量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn),剔除無效特征量；結(jié)合支持向量機(jī)理論對有效脈搏信號特征量分類；設(shè)計(jì)了面向個(gè)人和家庭監(jiān)護(hù)的人體脈搏檢測儀,實(shí)現(xiàn)了脈搏的自動(dòng)采集、無線傳輸、脈搏信號濾波、脈搏特征量提取和脈搏波自動(dòng)識別等功能。臨床實(shí)驗(yàn)表明,將該方法設(shè)計(jì)的人體脈搏檢測儀應(yīng)用到動(dòng)脈硬化病癥識別中,具有較高可行性,為基于脈搏波的心血管疾病檢測方法提供一個(gè)新的思路。 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 脈搏檢測方法現(xiàn)狀和發(fā)展
        1.2.1 脈搏信號建模
        1.2.2 脈搏信號檢測和提取
        1.2.3 脈搏信號濾波研究
        1.2.4 脈搏信號模式識別
    1.3 課題的研究意義及主要研究內(nèi)容
        1.3.1 課題的研究意義
        1.3.2 課題主要研究內(nèi)容
第二章 脈搏信號濾波算法研究
    2.1 引言
    2.2 脈搏信號分析
    2.3 小波變換理論
        2.3.1 小波變換定義
        2.3.2 多分辨多分析和Mallat算法
    2.4 改進(jìn)閾值的小波濾波算法
        2.4.1 小波閾值濾波算法原理
        2.4.2 軟閾值和硬閾值估計(jì)小波系數(shù)模型
        2.4.3 改進(jìn)閾值的估計(jì)小波系數(shù)模型
    2.5 改進(jìn)閾值的小波濾波算法仿真結(jié)果及其分析
        2.5.1 高頻噪聲濾波效果
        2.5.2 低頻噪聲濾波效果
    2.6 基于小波和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的混合脈搏濾波算法
        2.6.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解
        2.6.2 基于閾值的EMD濾波方法
        2.6.3 混合算法實(shí)現(xiàn)過程
    2.7 小結(jié)
第三章 脈搏信號特征量提取和識別方法研究
    3.1 引言
    3.2 脈搏信號時(shí)域特征參數(shù)研究
        3.2.1 基于系統(tǒng)分析法的血液循環(huán)系統(tǒng)模型
        3.2.2 血管彈性擴(kuò)張系數(shù)計(jì)算
        3.2.3 脈搏信號時(shí)域特征量識別
    3.3 脈搏信號時(shí)頻域特征參數(shù)研究
        3.3.1 小波熵定義
        3.3.2 脈搏信號小波能譜概率分布和小波熵提取
    3.4 脈搏信號特征量統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
        3.4.1 單因素方差分析數(shù)學(xué)模型和分布假設(shè)
        3.4.2 構(gòu)造統(tǒng)計(jì)量
    3.5 脈搏信號特征量支持向量機(jī)分類
        3.5.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
        3.5.2 支持向量機(jī)線性分類
    3.6 小結(jié)
第四章 人體脈搏檢測儀設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 引言
    4.2 總體設(shè)計(jì)方案
    4.3 硬件設(shè)計(jì)方案
        4.3.1 脈搏傳感器
        4.3.2 脈搏信號調(diào)理電路
        4.3.3 無線通信模塊
    4.4 軟件設(shè)計(jì)方案
        4.4.1 A/D采樣和脈搏數(shù)據(jù)無線傳輸
        4.4.2 基于LabVIEW的人體脈搏檢測儀軟件設(shè)計(jì)
    4.5 小結(jié)
第五章 實(shí)驗(yàn)與分析
    5.1 引言
    5.2 基于小波和EMD的混合脈搏濾波算法參數(shù)選定
        5.2.1 不同小波基濾波效果對比
        5.2.2 不同分解層數(shù)濾波效果對比
        5.2.3 混合算法濾波效果
    5.3 血管彈性擴(kuò)張系數(shù)相關(guān)性分析
        5.3.1 血管彈性擴(kuò)張系數(shù)相關(guān)性實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
        5.3.2 血管彈性擴(kuò)張系數(shù)相關(guān)性實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.4 脈搏信號特征量方差分析結(jié)果與討論
    5.5 脈搏信號特征量SVM分類結(jié)果
    5.6 人體脈搏檢測儀重復(fù)性實(shí)驗(yàn)
    5.7 小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    附錄一
    附錄二
    附錄三
致謝
研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
作者及導(dǎo)師簡介
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3196784