强噪声背景下的脉搏血氧饱和度检测

强噪声背景下的脉搏血氧饱和度检测

论文摘要

氧气供给是否正常关系到人体能否进行正常的新陈代谢,而血氧饱和度是反映供氧状态的一个重要指标。脉搏血氧饱和度检测仪可以实现血氧饱和度的无创检测,在临床和家庭保健中广泛使用。本论文针对这类检测仪器目前存在的模拟电路复杂,稳定性差,运动伪差干扰难以去除的缺陷,提出主要采用软件方法实现脉搏波信号的预处理和特征参数的提取,综合引入形态学方法,平移不变量提升小波阂值法和经验模态分解方法实现了强噪声背景下脉搏波信号的提取,提高了血氧饱和度检测的准确性。论文主要包含了以下几个方面:(1)设计并完成了以ATmega8单片机作为核心的双波长指端透射光硬件检测电路。这款单片机I/O口可以输出、吸收20mA的电流,能够直接驱动双波长LED,同时其内部集成的10-bit ADC也使模拟电路的设计大为简化。(2)提出将信号传送到上位机用软件方法实现强噪声干扰下脉搏波信号的提取。首次采用形态学方法和平移不变量提升小波阈值法级联的综合滤波算法实现脉搏波信号的基线矫正和高频干扰去除。综合方法将形态学滤波器在滤除基线漂移方面运算量小,速度快的优点和平移不变量提升小波阈值去噪法优良的高频消噪性能结合起来,在低信噪比环境下有效提取了脉搏波信号。(3)采用经验模态分解方法在很大程度上去除了脉搏血氧饱和度检测中难以去除的运动伪差,矫正了运动伪差导致的波形畸变。用提升小波模极大值法代替传统的差分法提取预处理后脉搏波信号的特征点,即使在含有噪声干扰的情况下也能实现特征点的准确提取,并且提升小波的引入使得传统的模极大值法分解更为简单快速。(4)利用血氧饱和度的定义和提取出的脉搏波信号的特征参数计算出脉搏血氧饱和度,实现了对人体脉搏血氧饱和度的实时测量和连续监测。论文最后对全文的工作和存在的不足进行了总结,并对下一步的研究工作进行了展望。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 无创脉搏血氧检测技术的意义及发展历程
  • 1.1.1 脉搏血氧饱和度检测的重要意义
  • 1.1.2 无创脉搏血氧饱和度检测仪的发展历程
  • 1.2 无创脉搏血氧检测技术的研究现状
  • 1.3 论文的主要研究内容和创新点
  • 第二章 脉搏血氧饱和度测量原理及检测电路设计
  • 2.1 血氧饱和度定义
  • 2.2 无创脉搏血氧饱和度测量的基本原理
  • 2.2.1 血氧饱和度检测的一般原理
  • 2.2.2 基于光电容积脉搏波的血氧饱和度检测原理
  • 2.2.3 血氧饱和度测量光波长的选择
  • 2.3 脉搏血氧饱和度检测电路的设计
  • 2.3.1 系统设计总体方案
  • 2.3.2 血氧检测探头
  • 2.3.3 光源驱动电路
  • 2.3.4 光电转换电路
  • 2.3.5 信号分离电路
  • 2.3.6 信号解调和滤波放大电路
  • 2.3.7 信号采集和传送电路
  • 2.4 脉搏血氧检测的下位机程序设置
  • 2.4.1 定时服务程序
  • 2.4.2 AD采集服务程序
  • 2.5 本章小结
  • 第三章 脉搏波信号去噪
  • 3.1 脉搏波信号主要的去噪方法
  • 3.1.1 脉搏波信号主要的噪声干扰
  • 3.1.2 脉搏波信号去除高频噪声和基线漂移常用方法
  • 3.2 平移不变量提升小波阈值法
  • 3.2.1 传统小波变换和Mallat金字塔算法
  • 3.2.2 提升小波变换
  • 3.2.3 平移不变量提升小波阈值去噪算法步骤
  • 3.2.4 脉搏波信号的平移不变量提升小波阈值去噪结果
  • 3.3 形态学方法
  • 3.3.1 基本的数学形态学运算
  • 3.3.2 脉搏波信号的形态学方法预处理
  • 3.4 综合方法实现脉搏波信号预处理
  • 3.5 本章小结
  • 第四章 脉搏波信号运动伪差去除及特征点提取
  • 4.1 EMD算法消除脉搏波信号中运动伪差
  • 4.1.1 含有运动伪差的脉搏波信号频谱分析
  • 4.1.2 EMD算法的实现
  • 4.1.3 EMD算法去除脉搏波信号中的运动伪差
  • 4.2 脉搏波信号的特征点提取
  • 4.2.1 差分法提取脉搏波信号特征点
  • 4.2.2 提升小波模极大值法提取脉搏波信号特征点
  • 4.3 本章小结
  • 第五章 脉搏血氧饱和度值计算
  • 5.1 脉搏血氧检测的上位机软件设计
  • 5.1.1 上位机软件的系统结构
  • 5.1.2 串口通信及脉搏血氧饱和度检测的人机界面
  • 5.2 脉搏血氧饱和度值实际检测
  • 5.2.1 脉搏血氧饱和度值的计算模型
  • 5.2.2 实验数据
  • 5.2.3 检测结果影响因素
  • 5.3 本章小结
  • 第六章 总结与展望
  • 6.1 论文工作的总结
  • 6.2 对未来工作的展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 学位论文评阅及答辩情况表
  • 相关论文文献

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    • [5].心电信号与脉搏波信号同步采集系统的研制[J]. 中国医疗器械信息 2011(02)
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    • [8].基于脉搏波信号和血管弹性腔模型的动脉血压连续测量方法[J]. 医用生物力学 2012(01)
    • [9].一种计算脉搏血氧饱和度的新方法[J]. 生物医学工程学杂志 2017(01)
    • [10].基于FastICA算法的脉搏波信号特征参数提取方法研究[J]. 电子世界 2018(06)
    • [11].基于MATALAB的脉搏波信号的实时处理[J]. 微计算机信息 2009(28)
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    • [15].基于形态滤波的脉搏波信号基线漂移消除方法研究[J]. 合肥工业大学学报(自然科学版) 2011(04)
    • [16].基于PPG的脉搏波信号采集及其噪声处理[J]. 传感器与微系统 2020(12)
    • [17].基于形态滤波的人体脉搏信号去噪处理[J]. 安徽建筑工业学院学报(自然科学版) 2010(05)
    • [18].基于LabVIEW的脉搏波信号分析系统设计[J]. 工业控制计算机 2010(11)
    • [19].基于心电信号的脉搏波形特征点提取[J]. 北京生物医学工程 2011(01)
    • [20].利用近红外光谱检测多层组织血氧饱和度的研究[J]. 光谱学与光谱分析 2009(11)
    • [21].光电脉搏波信号处理中呼吸干扰的抑制[J]. 纳米技术与精密工程 2008(01)
    • [22].人体血氧饱和度检测中消除脉搏波信号高频噪声的方法[J]. 光谱学与光谱分析 2012(09)
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    • [24].基于人脸视频信息的脉象分析[J]. 暨南大学学报(自然科学与医学版) 2016(05)
    • [25].基于光电容积脉搏波的血压测量实验研究[J]. 机电工程 2017(08)
    • [26].新型脉搏波检测时域处理方法与系统实现[J]. 传感器与微系统 2008(09)
    • [27].一种无创脉搏波检测分析系统的研制[J]. 生物医学工程学杂志 2008(05)
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    • [30].一种可监测人体脉搏波及心率的健康鼠标[J]. 现代电子技术 2012(05)

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