生物医学信号采集与处理技术研究

生物医学信号采集与处理技术研究

论文摘要

生物医学信号采集与处理是生物医学工程学的一个重要研究领域,也是近年来迅速发展的数字信号处理技术的一个重要的应用方面,正是由于数字信号处理技术和生物医学工程的紧密结合,才使得我们在生物医学信号特征的检测、提取及临床应用上有了新的手段,因而也帮助我们加深了对人体自身的认识。本文主要完成了以下的工作:①研究了LM35温度传感器的温度特性,基于LM35的数字体温计的硬件电路和软件系统;并以此为例来说明生物医学信号的采集技术及其应用。②研究了信号平均技术;按固定周期和固定的触发时刻,将采集的带有随机噪声的心电信号重复叠加,当叠加的次数达到一定程度时,噪声得到很好地抑制,信号被提取出来。③随着医院PACS系统的建立、大量的医学图像上网之前,必须进行医学图像数据量的压缩:本文利用小波变换的方法,提出了一个医学图像的压缩的可行方法,并在Matlab平台上,利用小波工具箱对选取医学图像进行了小波分解,选一定的阈值进行重构,实验结果证明,压缩效果良好,同时很好地保持了原来图像的信息。实验结果表明,利用信号平均方法提取信号和利用小波变换方法对医学图像进行压缩具有可操作性,实用性,且获得了较好的效果。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 一、绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 本文的主要工作
  • 1.3.1 主要内容
  • 1.3.2 创新性
  • 二、生物医学信号采集技术及其应用
  • 2.1 引言
  • 2.2 人体体温的处理技术
  • 2.3 LM35温度传感器
  • 2.4 基于LM35构成的数字温度计
  • 2.4.1 硬件电路设计
  • 2.4.2 系统软件设计
  • 2.5 本章小结
  • 三、基于AEV方法消除ECG号噪声
  • 3.1 引言
  • 3.2 信号平均方法原理简介
  • 3.3 实验方法与实验结果
  • 3.4 结论
  • 四、基于零树小波的医学图像压缩
  • 4.1 引言
  • 4.2 一维小波简介
  • 4.3 二维连续小波变换简介
  • 4.4 基于小波变换的图像压缩技术
  • 4.5 Matlab仿真方法及实验结果
  • 4.6 本章小结
  • 五、结论与展望
  • 5.1 本文工作总结
  • 5.2 今后工作展望
  • 参考文献
  • 在校期间发表论文
  • 致谢
  • 相关论文文献

    标签:;  ;  ;  ;  

    生物医学信号采集与处理技术研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢