本文關(guān)鍵詞：基于眼鏡框架的生理信號(hào)檢測(cè)技術(shù)的研究

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【摘要】：心血管疾病是全球頭號(hào)死因,每年死于心血管疾病的人數(shù)多于任何其他死因。心血管疾病是一組心臟和血管疾患,一旦被確診后,治愈率較低。如果提前診斷,提前治療,將會(huì)提升治療的成功率,常用的病前診斷指標(biāo)有血壓和脈搏波波形。因此有必要研究和設(shè)計(jì)一款便攜式的生理信號(hào)檢測(cè)設(shè)備,用于長(zhǎng)期的生理信號(hào)監(jiān)護(hù),可以提前發(fā)現(xiàn)疾病癥狀,提前介入治療。本文設(shè)計(jì)的生理信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)根據(jù)光電容積脈搏波描記法的原理,通過(guò)對(duì)脈搏波信號(hào)的研究和分析得出檢測(cè)者的心率、呼吸速率和血氧飽和度,可以用于綜合評(píng)估被測(cè)者的健康狀況。課題主要完成了兩方面的工作：設(shè)計(jì)了一套穿戴式,低功耗的多生理信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)。硬件單元模塊包括光電傳感器,集成模擬前端,微處理器和藍(lán)牙傳輸模塊。前端光電傳感器固定于眼鏡框架上,既能獲得良好的光電容積脈搏波(PPG)信號(hào),又不影響測(cè)量者的日常生活。集成模擬前端將PPG信號(hào)轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號(hào)。PPG信號(hào)和加速度信號(hào)通過(guò)藍(lán)牙低功耗技術(shù)傳輸?shù)绞謾C(jī)客戶端；在手機(jī)端上,PPG信號(hào)依次經(jīng)過(guò)低通濾波和去直流處理,能夠有效的去除大部分噪聲。由于心率信號(hào)和呼吸信號(hào)的頻段不同,使用低通濾波器可以把呼吸信號(hào)從PPG信號(hào)中提取出來(lái)。對(duì)PPG信號(hào)和呼吸信號(hào)使用本文設(shè)計(jì)的波峰波谷識(shí)別(VPD)算法,能夠有效地識(shí)別真正的峰值點(diǎn),心率和呼吸速率通過(guò)計(jì)算相鄰峰值點(diǎn)的間隔計(jì)算得到。血氧飽和度的計(jì)算使用了紅光和紅外光PPG信號(hào)。運(yùn)用加速度信號(hào)作為參考信號(hào)的自適應(yīng)濾波算法,能夠有效的濾除走路過(guò)程中的運(yùn)動(dòng)偽影,提高了PPG信號(hào)的信噪比。本課題集硬件電路設(shè)計(jì)和客戶端軟件設(shè)計(jì)于一體。通過(guò)對(duì)實(shí)際測(cè)量得到的PPG信號(hào)分析,得到了切實(shí)有效的一套處理和分析PPG信號(hào)的算法,提高了對(duì)于各項(xiàng)生理參數(shù)診斷的正確率。通過(guò)對(duì)8名志愿者的實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn),靜坐和慢走條件下測(cè)量的心率和呼吸速率準(zhǔn)確率高,能夠有效地用于監(jiān)護(hù)。
【關(guān)鍵詞】：手機(jī) 光電容積脈搏波描記法 自適應(yīng)濾波器 藍(lán)牙低功耗
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：R54;TN911.23
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 緒論9-19
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 PPG信號(hào)及臨床應(yīng)用10-14
• 1.2.1 心率11
• 1.2.2 呼吸信號(hào)11-12
• 1.2.3 血氧飽和度12-13
• 1.2.4 脈搏波傳導(dǎo)速度13-14
• 1.3 研究現(xiàn)狀14-17
• 1.3.1 不同波長(zhǎng)的光對(duì)PPG信號(hào)的影響14
• 1.3.2 反射和透射測(cè)量模式14-15
• 1.3.3 影響PPG信號(hào)的其它因素15-16
• 1.3.4 PPG信號(hào)處理算法16-17
• 1.4 論文研究?jī)?nèi)容及意義17
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)17-19
• 第二章 基于眼鏡框架的生理信號(hào)檢測(cè)系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)19-39
• 2.1 系統(tǒng)測(cè)量原理19
• 2.2 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)19-20
• 2.2.1 系統(tǒng)總體要求及性能指標(biāo)19-20
• 2.2.2 系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)20
• 2.3 硬件電路設(shè)計(jì)20-28
• 2.3.1 光學(xué)傳感器模塊設(shè)計(jì)20-21
• 2.3.2 AFE4400集成模擬前端電路21-25
• 2.3.3 加速度傳感器模塊25
• 2.3.4 CC2541模塊25-28
• 2.4 軟件系統(tǒng)設(shè)計(jì)28-39
• 2.4.1 操作系統(tǒng)抽象層29
• 2.4.2 AFE4400和三軸加速度驅(qū)動(dòng)模塊29-34
• 2.4.3 藍(lán)牙通訊模塊34-39
• 第三章 PPG信號(hào)數(shù)據(jù)處理39-55
• 3.1 低通濾波器和去直流39-40
• 3.2 自適應(yīng)濾波器設(shè)計(jì)40-47
• 3.2.1 LMS自適應(yīng)濾波器原理40-43
• 3.2.2 LMS算法濾波流程43-47
• 3.3 心率計(jì)算47-51
• 3.4 呼吸速率計(jì)算51-52
• 3.5 血氧飽和度計(jì)算52-55
• 第四章 iPhone客戶端軟件設(shè)計(jì)55-63
• 4.1 iOS操作系統(tǒng)55-56
• 4.2 生理信號(hào)檢測(cè)客戶端程序設(shè)計(jì)56-60
• 4.2.1 系統(tǒng)整體功能和軟件架構(gòu)56-60
• 4.2.2 客戶端軟件的后臺(tái)運(yùn)行模式60
• 4.3 客戶端軟件性能測(cè)試60-63
• 第五章 總結(jié)和展望63-65
• 致謝65-67
• 參考文獻(xiàn)67-69

【相似文獻(xiàn)】

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