智能心功能仪中的信号处理算法研究

论文摘要

智能心功能仪是一种家用医疗器械。它可以自动对采集到的心血管数据进行分析并给出诊断结果。它的优点是人们无需到医疗机构就可以自行检测心血管状况。这对处于心血管疾病高发区的中国有着重要的意义。智能心功能仪的研制受到了河南省教育厅科技攻关项目的资助。它的整体研制思路是通过对被测者心电图(ECG)和桡动脉脉搏波的分析给出参考的诊断报告，从而为心血管疾病的预防、诊断以及心血管病人的日常监护提供方便。本文的研究目的就是为智能心功能仪提供可行的信息处理算法。论文的主要工作如下：1)心电信号的预处理与特征提取：使用非线性自适应正弦波跟踪系统消除工频干扰；小波变换噪声消除；使用平方样条小波的模极大值理论提取心电信号特征。2)脉搏信号采集与特征提取：使用HK2000C型集成数字脉搏传感器采集桡动脉脉搏数据；脉搏数据的时域、频域以及倒谱域特征提取。3)对多生理特征参数的融合模型进行探索：给出了使用数据库技术、粗糙集约简理论和人工神经网络技术的生理参数融合模型，并从理论上给出整个融合模型的工作过程。

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摘要

ABSTRACT

第一章绪论

1.1 选题背景

1.2 算法研究现状

1.3 本文的主要工作

第二章心电信号处理

2.1 心电图基础知识

2.1.1 心电图的形成机理

2.1.2 心电图的组成及其特征

2.2 小波变换的基础知识

2.2.1 小波变换的数学描述

2.2.2 多分辨率分析与Mallat快速算法

2.2.3 多孔小波变换

2.2.4 小波变换用于信号奇异点检测

2.2.5 小波变换去噪声原理

2.3 心电信号去噪声算法

2.3.1 ECG的噪声消除

2.3.2 工频干扰的消除

2.4 心电信号特征点检测

2.4.1 所使用的小波函数

2.4.2 检测算法描述

2.4.3 检测结果与性能分析

2.4.4 算法程序界面的实现

2.5 本章小节

第三章脉搏信号处理

3.1 脉搏波基础知识

3.2 脉搏波的生理特征参数提取方法

3.2.1 时域生理参数提取

3.2.2 频域生理参数提取

3.2.3 倒谱域生理参数提取

3.3 脉搏波的采集与参数提取

3.3.1 脉搏数据的采集

3.3.2 生理参数的提取

3.4 本章小节

第四章生理参数融合模型探讨

4.1 支持数据库的建立

4.2 规则提取与泛化

4.2.1 基于粗糙集约简理论的规则提取

4.2.2 连续数据离散化

4.2.3 规则泛化模块的实现

4.4 融合模型的工作原理

4.5 本章小节

第五章总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目

致谢

智能心功能仪中的信号处理算法研究

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