本文關(guān)鍵詞：基于AMDF的脈搏周期提取算法改進(jìn)

  更多相關(guān)文章： 脈搏信號 特征點(diǎn)提取 周期檢測 平均幅度差函數(shù) 自相關(guān)函數(shù)

【摘要】：脈搏波蘊(yùn)含著豐富的人體生理和病理信息,現(xiàn)已成為中西醫(yī)共同的研究熱點(diǎn)。通過對脈搏波形態(tài)、強(qiáng)度、速率等特征的提取,可了解人體的生理病理狀況,為預(yù)防、診斷、治療疾病提供十分可靠的依據(jù)。目前,脈象儀已經(jīng)在醫(yī)院領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,同時(shí),隨著人們健康意識的提高,此類設(shè)備逐漸受到廣大家庭的親睞。因此,研制出成本更低、體積更小、功能更為完善的適合家庭使用的脈象檢測產(chǎn)品成為廠商研發(fā)的方向。 針對當(dāng)前很多脈搏檢測方法存在誤差率高、效率低的問題,本文提出了一種基于短時(shí)平均幅度差函數(shù)(AMDF)的脈搏周期檢測改進(jìn)算法。本文在分析了國內(nèi)外研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,開展了論文研究工作。首先對系統(tǒng)進(jìn)行總體設(shè)計(jì)和功能模塊設(shè)計(jì),同時(shí)介紹了專家系統(tǒng)的構(gòu)建方法；詳細(xì)地闡述了脈搏波的產(chǎn)生機(jī)理、波形特征以及與人體生理病理的關(guān)系,通過了解這三方面的內(nèi)容,為后續(xù)的研究確立方向；對當(dāng)前脈搏波提取方法和脈搏檢測分析方法進(jìn)行了論述,其中脈搏信號提取方法包括了手動(dòng)測量和電子測量兩類方法,并從時(shí)域、頻域和時(shí)頻域三個(gè)領(lǐng)域分別對脈搏檢測方法進(jìn)行闡述,并探討了每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)；在了解脈搏系統(tǒng)傳遞函數(shù)模型的基礎(chǔ)上,研究脈搏信號傳遞參數(shù)估計(jì)的方法；介紹了脈搏信號去干擾的處理方法,包括濾波平滑處理和基線漂移抑制等,以及當(dāng)前脈搏周期檢測常見的幾種時(shí)域分析方法,主要包括閾值法和極值法；最后,本文提出了基于AMDF的閾值削波函數(shù)脈搏周期檢測改進(jìn)算法,并分別采用ACF法、AMDF法以及本文提出的改進(jìn)方法進(jìn)行了脈搏周期提取實(shí)驗(yàn),同時(shí)進(jìn)行了結(jié)果的對比分析。 本文創(chuàng)新之處在于提出了準(zhǔn)周期脈搏信號的平均幅度差函數(shù)的噪聲閾值,并定義了AMDF極小值和閾值削波函數(shù),使用閾值削波函數(shù)法來排除干擾谷點(diǎn)的影響,最后采用極值法準(zhǔn)確提取周期谷點(diǎn),獲得較精確的脈搏周期。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的改進(jìn)方法與短時(shí)自相關(guān)函數(shù)法以及平均幅度差函數(shù)法相比,運(yùn)算量更少,誤差率更低,能更準(zhǔn)確地提取脈搏周期,能適應(yīng)實(shí)時(shí)脈搏檢測設(shè)備的需求。
【關(guān)鍵詞】：脈搏信號 特征點(diǎn)提取 周期檢測 平均幅度差函數(shù) 自相關(guān)函數(shù)
【學(xué)位授予單位】：江西財(cái)經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：TN911.7;R318.6
【目錄】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景和意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文內(nèi)容結(jié)構(gòu)13-14
• 1.4 本章小結(jié)14-15
• 2 系統(tǒng)設(shè)計(jì)15-18
• 2.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)15
• 2.2 系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)15-16
• 2.2.1 脈搏信號采集模塊15-16
• 2.2.2 ARM處理器模塊16
• 2.2.3 顯示模塊16
• 2.3 專家系統(tǒng)的構(gòu)建16-17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 3 脈搏波及其檢測分析方法18-28
• 3.1 脈搏波概況18-21
• 3.1.1 脈搏波產(chǎn)生機(jī)理18-19
• 3.1.2 脈搏波特征19-20
• 3.1.3 脈搏波與病理關(guān)系20-21
• 3.2 脈搏信號提取方法21-23
• 3.3 脈搏波檢測分析方法23-27
• 3.3.1 時(shí)域分析方法23-25
• 3.3.2 頻域分析方法25-26
• 3.3.3 時(shí)頻域分析方法26-27
• 3.4 本章小結(jié)27-28
• 4 脈搏周期檢測28-36
• 4.1 脈搏信號離散數(shù)字模型28-30
• 4.1.1 脈搏系統(tǒng)傳遞函數(shù)模型28-29
• 4.1.2 傳遞函數(shù)參數(shù)估計(jì)29-30
• 4.2 脈搏信號預(yù)處理30-32
• 4.2.1 濾波平滑處理31
• 4.2.2 基線漂移抑制31-32
• 4.3 脈搏周期檢測時(shí)域分析方法32-35
• 4.3.1 閾值法32-33
• 4.3.2 極值法33-35
• 4.4 本章小結(jié)35-36
• 5 改進(jìn)的脈搏周期提取算法36-53
• 5.1 基于ACF的脈搏周期提取36-42
• 5.1.1 短時(shí)自相關(guān)函數(shù)法理論基礎(chǔ)36-38
• 5.1.2 基于ACF的脈搏周期提取38-41
• 5.1.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析41-42
• 5.2 基于AMDF的脈搏周期提取42-45
• 5.2.1 平均幅度差函數(shù)理論基礎(chǔ)42
• 5.2.2 基于AMDF的脈搏周期提取42-45
• 5.2.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析45
• 5.3 基于AMDF的脈搏周期提取算法改進(jìn)45-51
• 5.3.1 周期谷點(diǎn)篩選算法46-47
• 5.3.2 閾值削波函數(shù)47-50
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析50-51
• 5.4 ACF法、AMDF法和本文改進(jìn)方法對比分析51-52
• 5.5 本章小結(jié)52-53
• 6 總結(jié)與展望53-55
• 6.1 總結(jié)53-54
• 6.2 展望54-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀碩士期間的科研成果58-59
• 致謝59

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：934866