论文摘要
随着现代生活节奏的不断加快,人们所面对的压力也不断增强,再加上环境污染的不断恶化,亚健康已经成为当前人类主要的健康杀手。那么建立对亚健康进行监控的便携式系统也逐步提上研究日程。便携式亚健康监控系统就是通过各类传感器检测人体的生理信号,然后经过信息处理模块,再融合多生理信号,建立起对人体的亚健康智能评估系统,实现对亚健康的实时监控。该系统也为亚健康诊断提供了一种全新手段,为实时从生理参数上评估亚健康作了初步的研究。论文首先针对日益突出的亚健康问题,分析了亚健康的国内外研究现状,研究了亚健康的症状及其产生的原因,及从疲劳研究亚健康的可行性。简要介绍了亚健康的生理学、心理学与社会学基础,从理论上论证了心脏功能、体温变化、呼吸变化与亚健康之间的关系,提出一种嵌入式的便携式亚健康监控系统,不受时间地点的限制,在不妨碍日常生活和工作中随时随地监测人体状况,通过监测得到的生理数据来智能评估亚健康状况,实现智能预警。随后针对以心电信号为主的生理信号的处理算法进行研究与设计。论文首先介绍了心电信号的基本知识,心电信号的噪声来源及特点,然后介绍了小波变换的基本知识,重点介绍了Mallat变换算法。在这部分的最后,采用基于多分辨分析的方式进行心电信号的降噪处理,试验验证了算法的有效性。论文的最后部分给出了便携式系统的设计及实现。本系统由生理信号处理模块、以ARM9为主体的中央处理模块及Wifi无线传输模块构成。生理信号处理模块是主要用于信号的前置放大、脱落检测、模拟滤波和A/D转换等功能电路的设计。中央处理模块则采用高性能、低功耗、处理能力强的ARM9处理器,完成对生理信号的数字滤波及小波分析。Wifi模块用来实现便携式系统对外的信号传递,实现中央系统对各个监控系统的实时监控,便于医护人员及时处理。通过测试,结果表明该系统工作状态稳定、性能良好,达到了设计要求,具有一定的实用价值。
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