一、小波分析法在心电信号数字滤波中的应用（论文文献综述）
刘健[1]（2020）在《基于深度置信网络的心电信号分类算法研究》文中研究表明心血管疾病是目前人类健康的头号杀手,其防治工作是当今世界的重大医学课题。作为医护人员最常用的诊断工具,心电图充分反映了心脏的生理状况,被广泛应用于心律失常诊断中。心电信号是微弱的生理信号,易受噪声干扰,人工识图很容易造成误诊,因此心电信号的自动分类算法具有重要的临床价值。但传统的分类算法需要人为提取信号特征,不能充分利用信号的有效信息,且会降低分类性能。基于此,本文利用深度学习模型对心电信号自动分类进行研究,主要内容包括:（1）利用自适应滤波器对心电信号进行预处理。针对心电信号的噪声特点,设计基于最小均方准则（Least Mean Square,LMS）的LMS滤波器和基于递归最小二乘（Recursive Least Square,RLS）的RLS滤波器,有效去除了信号中的工频干扰。在此基础上,设计低通滤波器去除信号中的基线漂移噪声。（2）基于深度置信网络（Deep Belief Network,DBN）的心电信号分类方法。构建了一个包含三层受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine,RBM）和一层Softmax分类器的深度置信网络,完成对心电信号的分类识别。对各层RBM和Softmax分类器进行预训练。网络中RBM充当特征提取器,利用其对数据特征的无监督自动学习能力,学习心电信号数据中具有表征性的高维特征,用Softmax分类器对特征进行分类。用训练得到的权值初始化DBN网络,并采用误差反向传播（Back Propagtion,BP）算法对整体网络模型进行参数微调,进一步提高网络的分类性能。（3）基于判别式深度置信网络（Discriminative Deep Belief Network,DDBN）的心电信号分类方法。在DBN中,RBM只充当特征提取器,不具备分类功能,需要添加Softmax分类器实现分类。判别式受限玻尔兹曼机（Discriminative Restricted Boltzmann Machine,DRBM）可以同时学习特征并分类,且相较于传统分类器,其对参数不敏感,可对网络分类性能有所提高。将DBN网络第三层RBM改用DRBM,构成DDBN网络。为提高网络分类性能,在网络最后添加Softmax回归层,用BP算法微调网络权值参数。微调得到的权值初始化DDBN网络,实现最终分类。本文构建DBN+Softmax网络以及DDBN网络,实现对心电信号的分类识别。实验结果通过对不同网络结构的讨论、参数微调前后分类准确率的不同以及DBN+Softmax与DDBN分类结果的对比,表明本文所运用的基于深度置信网络的心电信号分类算法能充分挖掘心电信号的深层特征,实现对心电信号的自动分类识别,并且采用DRBM直接充当分类器能够提高整体网络的分类性能。
李明[2]（2020）在《额外神经调节导致心理压力反应延迟的生理外显研究》文中指出急性压力可能导致一系列心脏疾病,已经成为我们生活中的严重问题。压力的来源主要包括两部分,即外感受刺激和内感受刺激,分别对应急性生理压力和急性心理压力。神经学研究表明急性生理压力和心理压力在人体内沿着不同的神经传导通路,特别是心理压力反应存在一个传导延迟,这个传导延迟反映在中枢神经系统（CNS）上表现为一个评估过程,该过程允许人体基于先前的经验对压力源做出最佳响应。然而这个传导延迟反映在自主神经系统（ANS）和心率变异性（HRV）上有怎样的表现仍有待研究。在本文中,采用冷压力测试（CPT）和斯特鲁普颜色测试（SCWT）作为急性生理和心理压力源,采集了 26名受试者在两种压力和基线状态下的心电图。利用小波变换对原始心电数据进行预处理和R峰检测,并提取出9个HRV时域、频域和非线性特征。接着对特征进行降维,最后利用降维后的特征做趋势分析。本文的结果表明,由于心理压力反应的传导延迟,急性心理压力期间HRV特征变化具有延迟性和增强性。具体表现为:HRV特征在心理压力后半部分开始发生显着变化,并且这些特征在心理压力后期阶段具有线性变化趋势。另外,在压力后期阶段,HRV特征可以区分基线和急性心理压力,但这些特征在急性生理压力期间没有显着差异。
彭荣辉[3]（2019）在《单导联心电信号预处理研究》文中指出心电信号（Electrocardiogram,ECG）是心血管疾病临床诊断的重要依据之一。近年来,随着移动医疗和可穿戴技术的发展,低功耗、小体积、易采集的单导联ECG信号采集设备逐渐占领市场。相比于传统临床12导联ECG信号,单导联ECG信号在非临床约束条件下采集,信号较微弱,幅度较小,更易受到各种噪声干扰,这将严重影响到单导联ECG信号的分析与处理,因此对其单导联ECG展开预处理研究是极其必要。本文围绕单导联心电信号的预处理展开。首先,提出简单启发式融合ECG质量评估算法,该评估算法能准确判断单导联ECG信号采集和消噪后的信号质量。其次,提出一种融合经验小波变换（EWT）与小波消噪的去噪算法,该算法可有效滤除信号采集时受到的噪声干扰。最后,提出基于EWT算法的R波定位算法,该算法可对ECG信号进行特征波形检测,准确定位出R波。本文主要的工作如下:（1）简要阐述了ECG信号的产生机理,波形特点,采集方式,噪声的来源及类型,为单导联心电信号预处理的研究提供了理论基础。（2）提出一种简单启发式融合ECG质量评估算法。首先阐述了本文质量评估系统所用到的4个SQIs质量评估指数,然后采用简单启发式融合对参数进行筛选融合。实验表明本文所提简单启发式融合ECG质量评估算法可准确判断心电信号的信号质量,算法准确率达到了92.67%,灵敏度达到了94.33%,特异性达到了91.48%。（3）提出一种融合EWT与小波消噪的ECG信号去噪算法。针对小波变换去噪法缺乏自适应性与单独的EWT算法无法有效滤除ECG信号中的肌电干扰问题,对ECG信号利用EWT自适应分解,得到多分辨率的经验模态信号分量（EMFs）,然后对EMFs进行小波消噪,重构信号分量完成ECG滤波处理。实验表明,该算法可有效滤除ECG中的工频干扰、基线漂移、肌电干扰噪声,且在信噪比、均方根误差、自相关系数等多个评估指标均优于小波软阈值与集合经验模态分解（EMMD）去噪算法。（4）提出一种基于EWT算法的R波定位算法。针对传统基于小波变换的R波定位算法缺乏一定自适应性。通过借助EWT算法将单导联ECG信号自适应分解得到EMFs信号分量,然后对其高频信号分量进行重构提出QRS波,并设定适当的阈值和不应期等检测策略检测R波。实验表明,该算法特异性达到99.81%,灵敏度达到99.79%,误检率为0.42%。本文对单导联心电信号的质量评估、去噪处理、R波定位等三个领域进行了研究,为后续的心电信号分析与应用工作奠定了良好的基础。
马金伟[4]（2019）在《基于深度学习的心电信号识别分类算法研究》文中指出随着社会不断进步和生活压力的不断上升,心脏疾病已经成为威胁人类健康的重要因素。心电信号（ECG）表征了人体心脏的电活动,可以通过心电图直观展现出来,在心脏疾病发病前,心电信号中一般会出现相应的心律失常现象,因此,对心电信号进行识别分类研究,对心脏病的诊断和治疗具有重要的意义。由此许多专家和学者对心电信号的识别分类进行了大量研究。心电信号的识别分类通常包括心电信号采集、心电信号预处理、提取心电特征、设计识别分类器等步骤。心电信号常含干扰噪声,噪声的存在会影响后期心电信号特征点R波峰的准确检测,并影响对心电信号识别分类率,故心电信号的预处理是心电信号识别分类的关键步骤。针对现有的滤波算法并未考虑滤波后残留在心电信号中的噪声,本文根据心电信号与噪声在频率上区别,以MIT-BIH心律失常数据库中的信息为对象,首先对MIT-BIH心电数据库中的50Hz工频干扰设计有限冲击响应（FIR）陷波器进行滤波,对基线漂移采用中值滤波器进行滤除,对肌电干扰设计巴特沃斯低通滤波器进行滤波处理。为了保证残留在心电信号中的噪声有效滤除,在数字滤波后,又采用小波无偏风险估计阈值法对心电信号进行双重滤波,采用“db5”小波对心电信号进行3层系数分解,发现残留的噪声属于高频噪声,主要分布在小波细节系数上,采用无偏风险估计阈值对分解后的小波细节系数进行阈值处理,并重构心电信号,研究结果表明,本文采用双重滤波方法对心电信号滤波后,信噪比（SNR）、均方差（MSE）均有明显改善,取得了良好的滤波效果,且不会造成心电信号失真。针对现有的心电信号特征提取算法只能提取心电信号中的部分特征并不能完全表达心电特征信息,致使分类器不能对心电信号取得良好识别分类效果。在心电信号中所有特征信息完全保留在完整的心拍中,本文采用自适应差分阈值法准确检测R波峰,为防止随机尖峰的出现,适时改进动态自适应阈值,避免了R波峰的漏检和误检。采集数据库中五种常见类型心电信号（正常心电信号、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、起搏心跳）的心拍共106428组。近年,人工智能技术发展迅速,在生物医学工程领域的应用越来越广泛。本文采用人工智能中的深度学习算法对心电信号进行识别分类,以提高心电信号的识别率与实时监测。本文设计了深度置信神经网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、长短记忆神经网络（LSTM）、卷积循环神经网络（CRNN）等四种深度神经网络对MIT-BIH心电数据库中的五种常见的心电信号（正常心电信号、左束支传导阻滞、右束支传导阻滞、室性早搏、起搏心跳）进行识别分类,首次将融合网络模型CRNN运用于心电信号的识别分类。本文采用一折“交叉验证法”训练和测试神经网络识别心电信号的性能,由MIT-BIH数据库中处理获得的106428组心拍被随机分为70000组训练样本和36428组测试样本。将训练组数据输入相应的神经网络中训练,待网络误差达到预设误差值时,网络训练结束。测试各神经网络对心电信号识别效率,结果显示,四种深度神经网络对心电信号的总体识别率都达到了95%以上,表明四种深度神经网络对心电信号的识别分类具有良好的性能,其中尤以CRNN对心电信号的识别效果最好,总体识别率达到98.81%,其泛化能力和收敛性均较好。通过对CRNN的层数对识别率的影响的分析和讨论,结果表明其网络层数不是越深越好,需要选择一个合理的层数使网络易训练易收敛,且识别分类效果最好。CRNN等深度学习算法能够很好应用于心电信号的自动识别分类。
刘振[5]（2016）在《基于心率变异性的心理压力识别研究》文中进行了进一步梳理由于社会节奏的加快和生活压力的增加,心理压力逐渐成为影响人体身心健康与生活质量的重要因素,自动检测和衡量心理压力有利于个人及时掌握自身的压力状态并进行自我调节,避免长期心理压力对身心和生活带来不良影响。同时,伴随着可穿戴设备监测心脏活动的普及,获取心率变异性（Heart Rate Variability,HRV）用于自动识别心理压力成为可能。目前利用HRV信号自动识别心理压力研究的主要难点在于:第一,由于没有公开检测心理压力的HRV数据集,需要设计压力诱发实验采集心电数据,并科学的判定数据的压力标签;第二,心电信号干扰噪声去除向来是心电信号采集领域的难点;第三,识别压力的HRV特征集没有统一的标准,且特征的识别贡献度没有较为准确的衡量;最后,不同的分类器具有各自的特性,需要选择合适的分类器建立基于HRV特征的心理压力识别模型,以保证利用HRV识别心理压力的准确性。本文以电子游戏-“节奏大师”作为压力诱发源,根据游戏的低、中、高难度,被试者客观游戏参数（如击中,丢失,完美击中等）以及被试者面部表情和自我评估综合设置压力标签,同时同步记录被试者的心电信号。心电信号经小波分析可准确识别R波位置,并获得HRV的基础数据。在特征提取中,本文将HRV的时域分析、频域分析和非线性分析方法结合,构建HRV的表达特征,其中以统计学方法提取时域特征,LB周期图法提取频域特征,通过该方法克服HRV信号非均匀采样造成的频谱失真,同时发现非线性分析的散点图紧密度与心理压力程度存在一定关系,并依此提取出相关的非线性特征。在分类模型构建中本文采用随机森林建立基于HRV的心理压力识别模型,并以随机森林的特征评估特性对HRV特征在心理压力识别中的贡献度进行排序分析。最后以K最近邻,逻辑回归的压力模型作为对比,评估本文提出的随机森林压力模型的识别性能。实验结果证明通过HRV可以识别出心理压力状态的变化,尤其在压力较大时表现敏感。同时通过三种分类模型的对比实验,发现利用HRV识别心理压力状态时,随机森林模型整体上具有较好的识别性能,在压力程度较大时达到了90%以上的识别率。
王烨[6]（2016）在《基于Android的智能心电检测系统研究》文中研究指明随着人口老龄化的加剧和城镇化进程的推进,影响心血管疾病的危险因素如高血压、吸烟、血脂异常等日益流行,因心血管疾病死亡的人数日益增多。目前,测量并观察心电图是诊断心血管类疾病最有效和最直观的方法。传统的多导联心电图机、医疗机构的心电监测设备体积较大不方便携带,需要较高的监护费用;而市场上现有的便携式心电检测仪存在心电信号来源单一,分析处理能力不强,无法做出正确判断等缺点。本文针对便携式心电检测设备需求分析,研究了心电信号预处理,波形定位和特征值提取,波形分类及病理诊断等算法,设计出一套完整的基于Android手机操作系统平台的心电智能监测系统。具体工作内容包括:1)设计便携式心电信号采集仪器。研究心电信号采集原理,设计准确便携的心电采集仪器,完成心电信号的采集,传输功能。2)开发心电智能分析算法。对基于小波和支持向量机的算法进行深入研究,设计心电信号预处理,波形定位和特征提取,智能分类算法,对算法进行优化,并通过国际公认的心电数据库和医院临床数据进行验证。3)编写基于Android的智能心电监护软件。该部分基于Eclipse环境使用Java编程语言,完成心电信号的接收,数据处理,实时显示,智能分类,历史数据管理和医疗知识库分类等功能。编写适合移动智能终端的心电监护软件。本文详细阐述了该心电监护系统的框架设计、算法开发、系统功能设计与实现。该系统具有准确性高、操作简单、便于携带等特点,可以达到提高心脏疾病的早期发现的几率,及时提醒患者预防和进行相应的治疗,有效降低心脏疾病带来的危害等目的,具有广阔的应用前景。
陈晓丹[7]（2015）在《ECG身份识别技术在运动状态下的扩展研究》文中研究说明心电信号作为一种普遍存在,具有独特性、稳定性和可采集性的生物信号,被越来越多地运用到身份识别中。但是以往的ECG身份识别技术主要研究个体在平静状态下的特征选取及模式识别问题。而实际应用中,往往会出现个体在运动中或刚运动完就要求进行身份识别的状况。因此,必须考虑身份识别在运动状态下的扩展,即要求不管在平静状态下还是在运动状态下都能准确识别个体。而运动会对信号的测量产生影响,导致特征点定位困难,同时也会使一些常用特征向量发生变化,影响身份识别效果。文章主要从两个方面对原有的ECG身份识别技术进行改进,以使其适用于运动场合。第一,提出一种利用极大值间斜率阈值的方式确定R峰,该方法对R峰幅值的变化不敏感。第二,采用形态和KPCA的融合特征来进行身份识别,使得两类特征向量起到互补的作用。文中先通过实验验证R峰检测方法的有效性,然后提取相应的特征向量,通过一个对比实验证明,在平静和运动混合的情况下,融合特征确实比形态特征、KPCA有更高的识别率,即验证了所做改进的有效性。
马小磊[8]（2014）在《基于小波变换的心电信号预处理算法研究及Android实现》文中认为市场上有许多的便携式心电监测仪,然而他们的操作相对比较复杂,一般采用专用的系统平台,只能使用生产厂商开发的软件,并且价格昂贵,并不适合老年人在家中自己操作,因此研制一款家用的心电实时监测系统就变得非常有意义,本文设计了一款基于Android平台的心电监测系统,具有操作简单、使用方便的特点。本文首先介绍了心电信号的产生机理及噪声干扰,根据心电信号的特点研究了小波预处理算法,介绍了四种常用的阈值选取方法,并采用硬阈值与软阈值方式对四种闽值处理方法进行了对比分析。其次,提出了一种新的分层阈值滤噪算法,并进行了仿真测试,测试结果表明该算法可以很好地滤除心电信号内的噪声。研究了QRS波群检测算法,提出了一种比较实用的R波自适应阈值检测算法,利用小波模极大值的特性对信号的奇异点进行检测,该算法可保留QRS特征波形的完整信息。最后,对基于可穿戴设备的心电监测系统进行了总体设计,该系统硬件主要由智能蓝牙心率带和搭载Android操作系统的平板电脑组成,Android客户端应用程序采用Java语言开发,实现了智能终端与蓝牙心率带的数据传输、心电信号的处理、心电波形和心率的实时绘图显示及基于SQLite数据库心电信息的存储。
张健[9]（2014）在《指感施压和微阵列传感的三部九候脉诊信息获取与识别关键技术研究》文中进行了进一步梳理中医脉诊是最具中医特色的诊断方法,是中医的标帜,是数千年中医实践的成果。中医诊断的发展,也要解决脉诊的数字化、量化。中医脉诊数字化、量化的研究已经经历了很长的时间。回顾国内外的研究现状,主要是检测“关部”脉诊信息为主,然而,单部位的检测方法与有经验的中医师实际临床切脉存在一定的差异。临床医师对寸关尺三部同时切脉,所获得的信息更加全面,能够从整体上观察患者的动态生理及病理过程。可以根据获取的脉诊信息与脏腑、气血等建立全面的对应关系,从而判别人体整体机能的综合状况。所以,研究寸、关、尺三部脉诊信息采集装置与分析方法是中医“四诊”数字化、量化研究的重要组成部分。“望而知之谓之神,……,切而知之谓之巧”。至今脉诊“在心易了,指下难明”,增加了神秘化,限制了中医脉学的发展和交流。现代科学技术的发展,研究者纷纷致力于数字化、标准化的研究。迄今:①现代脉学研究的理论和方法尚未形成共识;②技术条件的限制,特别是脉诊信息获取与识别的技术、取脉端元件集成度等难以模拟真实指感取脉环境。③现有脉诊仪的取脉装置在若干关键方面,如“浮、中、沉”的指压,以及指压切换之间的信息获取,仍与有经验临床医师的技巧相去甚远。模拟指感取脉来发展脉诊,是中医四诊合参的客观需求,更是提高中医疗效的必须解决的关键问题之一。本研究团队从脉诊的机理研究入手,建立了检测脉诊“位、数、形、势”四种属性的方法学。在脉诊信息获取技术上,历经刚性、柔性、多部位、以及超声多普勒和超声复合等传感器研发阶段。基本实现了压力、超声、心电、光电指端容积等多信息的集成,获取与识别脉动信息。形成一种将望、闻、问、切四诊信息数字化、量化,融合的集成四诊诊断信息采集处理装置---中医四诊合参辅助诊疗仪,用于辅助临床诊断。现引入MEMs技术,集成指感施压和微阵列传感技术,模拟指感取脉,实现多通路、多模式信息在取脉端的高度集成。1寸关尺三部脉诊信息的采集与分析集成步进马达液压传感系统、USB控制器、心电传感器、指容积脉搏波传感器、指套式气袖,获取寸关尺三部压力脉搏波、指容积脉搏波、心电图、指端血压等多物理量信息,形成指感施压寸关尺三部脉诊信息采集装置。对获得的以压力脉图为主的脉动信息进行时域分析、频域分析以及小波分析,在此基础上进行最适取脉压研究、寸关尺三部压力脉诊信息的采集标准化研究。采用步进马达推动液体自动加压的方法,与传统方法相比,这样的信息采集方法可以减少手动操作对脉搏波信号的干扰。对寸关尺三部脉搏的位数形势信息进行采集与分析,能够最大限度的还原中医诊法的特点,为历代医家关于寸关尺分候脏腑理论存在的分歧提供客观的评价手段;为验证寸关尺三部脉诊与脏腑的分属关系提供客观依据;为中医理论的提升和突破提供科学有效的实验手段。2指感施压和微阵列传感的寸关尺三部脉诊信息获取装置设计结合MEMs技术与脉诊属性检测方法学,集成微气泵和微阵列传感技术,实现中医脉诊信息指感取脉的获取与识别,达到“指下可明”。对已有的取脉装置进行微设计、微加工,集成仿真施压和微阵列传感技术的腕式采集装置。MEMs化的取脉装置利用微型气泵及其控制系统能仿生模拟医生手指切脉,可快速改变采脉压力;传感器的柔性基底与采脉部位良好接触,使仪器取脉易于操作。微阵列传感器所感知的取脉部位压力、温度、压差等变化,描绘出动态地形图,量化脉诊四种属性,实现脉诊研究的突破。3抑郁症主客观联合辨证数字化、量化研究该研究应用四诊合参辅助诊疗仪,对30例抑郁症患者进行诊断,研究其证型分布及特点。通过抑郁症的主客观联合辨证数字化、量化研究,有利于把握该病的病证特点,有利于明确治疗方向,是对辨证论治的丰富和完善,为根据疾病本身的发病特征进行辨证论治提供依据,有利于开发治疗抑郁症的专方、专药。4动态识别的脉诊信息采集与分析系统的应用该研究应用课题组自行设计的动态识别的脉诊信息采集与分析系统,使用传感器采集多种物理量,从多种生理学指标、多角度反映脉搏的特征,在此基础上,通过10例健康受试者建模的方法,对浮脉、沉脉、滑脉、芤脉的心血管机制进行数字化、可视化研究。无创地获取部分常见单脉寸口桡动脉径向伸缩和轴心运动信息,配合其他相关信息进行分析处理,获得浮脉、沉脉、滑脉、芤脉“位、数、形、势”数字化信息。5创新点（1）多物理量信息融合的指感施压寸关尺三部脉诊信息采集装置,获取寸关尺三部压力脉搏波、指容积脉搏波、心电图、指端血压等信息。由仿生柔性材料制成的水囊按寸关尺位置并排固定于袖带上与皮肤接触,水囊内装满水通过步进马达加压装置推动液体,经液体对寸关尺三部自动施加切脉压力,模拟临床医生切脉。（2）指感施压系统:微气泵施压装置植入腕式取脉装置中,通过微型气囊以获得模拟手指取脉时稳定、充分、快速调压式的接触。（3）指感传感系统:微阵列传感器的仿生式封装,模拟手指取脉时皮肤内的压感和温度感觉神经末梢,实现量化反映脉诊“位、数、形、势”四种属性。（4）结合MEMs技术集成指感施压系统和指感传感系统,实现了模拟中医师手的取脉装置。（5）对指感施压液压传触三部九候脉诊信息采集装置进行了测试,该装置稳定性强,安全性高。6结论（1）多通路、多模式信息在取脉端的高度集成有经验的医生靠指端的触觉与施压所获取的脉动信息是重要的诊断依据。借助仪器实现指感取脉是脉诊研究的关键。由于元器件集成度不够高,至今未能实现指感阵列/多部取脉。本研究引入MEMs技术,集成指感施压和微阵列传感技术,设计腕式脉诊信息采集装置,对桡动脉搏动信息进行提取,实现多通路、多模式信息在取脉端的高度集成。（2）国内外脉诊仪未来发展趋势采用MEMs技术后,使得取脉能够更接近医师实际取脉,获取的信息分解为“位、数、形、势”四种属性并进一步量化,再经计算机分析综合,得出脉搏搏动状态,反映机体状态。随着MEMs传感器、微电子、微机械等技术的发展,脉诊仪将从对脉搏搏动的简单一点压力变化的记录向模拟指感取脉方向发展。将来会出现更为方便、准确、高效的脉诊仪。而且未来的脉诊仪将采用更多的仿生技术,使得抗干扰能力强,稳定性更佳,更接近人手取脉的过程和人脑分析脉动信息的过程。（3）辅助临床诊断和教学实践在对脉诊属性简化归类的基础上,通过对血管运动时的压力、超声、指容积脉搏波、心电等信息进行综合分析,然后结合脉诊属性模式识别,实现脉诊位、数、形、势属性的数字化,在指感施压寸关尺三部脉诊信息采集装置的基础上对具有诊断价值的（寸关尺三部）脉动信息进行三维重建,结合四诊合参辅助诊疗仪获取的四诊合参信息,加上中医与现代医学的其它诊断方法所得的信息和方、药等的数据库支持,实现其辅助临床诊断和教学实践的功能。
郭洪量,李丹,张波,魏建明[10]（2014）在《一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法》文中研究指明针对穿戴式设备实测心电信号的超高强度噪声问题,提出一种改进的心电信号消噪方法。利用小波分析进行预处理,再利用简单整系数滤波器进行进一步消噪。通过对比,本文提出的改进的心电信号消噪方法性能优于传统的小波阈值去噪法和数字滤波法,处理时间比小波阈值去噪法低33%。结果表明,基于小波分析和简单整系数滤波器相结合的消噪法,对于具有超高强度噪声的穿戴式设备实测心电信号处理效果优异,且运算成本低于传统的小波阈值法,更利于硬件实现。
二、小波分析法在心电信号数字滤波中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、小波分析法在心电信号数字滤波中的应用（论文提纲范文）
（1）基于深度置信网络的心电信号分类算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电信号去噪研究现状 |
| 1.2.2 心电信号特征提取研究现状 |
| 1.2.3 心电信号分类研究现状 |
| 1.2.4 深度置信网络研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 |
| 第2章 心电信号基础原理 |
| 2.1 心电信号产生原理 |
| 2.2 常规十二导联与心电图分析 |
| 2.2.1 常规十二导联 |
| 2.2.2 心电图波形特征 |
| 2.3 心律失常分析 |
| 2.3.1 心律失常的分类 |
| 2.3.2 常见的心律失常信号 |
| 2.4 心律失常数据库 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 心电信号预处理 |
| 3.1 常见心电信号噪声 |
| 3.2 自适应滤波原理 |
| 3.3 最小均方误差准则 |
| 3.3.1 最小均方误差(LMS)算法 |
| 3.3.2 可变步长最小均方误差算法 |
| 3.4 递归最小二乘(RLS)算法 |
| 3.5 滤波结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于深度置信网络的心电信号分类 |
| 4.1 心拍信号分割 |
| 4.2 深度置信网络 |
| 4.2.1 受限玻尔兹曼机 |
| 4.2.2 基于对比散度的RBM训练 |
| 4.3 基于深度置信网络的心拍分类 |
| 4.3.1 基于模拟退火算法的DBN参数选择 |
| 4.3.2 网络预训练 |
| 4.3.3 Softmax分类器 |
| 4.3.4 整体网络参数微调 |
| 4.4 基于DRBM的深度置信网络的心拍分类 |
| 4.4.1 判别式训练 |
| 4.4.2 DDBN网络预训练 |
| 4.4.3 DDBN网络权值微调 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 实验结果分析 |
| 5.1 实验数据集划分 |
| 5.2 算法有效性分析 |
| 5.2.1 实验评估标准 |
| 5.2.2 实验有效性分析 |
| 5.3 与其他算法性能比较 |
| 5.4 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间学术成果 |
| 致谢 |
（2）额外神经调节导致心理压力反应延迟的生理外显研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 压力的反应机制和心率变异性 |
| 1.2.1 压力的反应机制 |
| 1.2.2 心率变异性评估压力 |
| 1.3 国内外相关研究现状 |
| 1.3.1 生理压力下心率变异性的变化相关研究现状 |
| 1.3.2 心理压力下心率变异性的变化相关研究现状 |
| 1.3.3 复合压力下心率变异性的变化相关研究现状 |
| 1.4 本文的创新点和结构安排 |
| 第2章 急性生理和心理压力不同生理机制和实验方案 |
| 2.1 急性压力反应的传导通路 |
| 2.1.1 生理压力反应的传导通路 |
| 2.1.2 心理压力反应的传导通路 |
| 2.2 实验设计方案 |
| 2.2.1 实验对象及环境 |
| 2.2.2 实验流程 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 心电信号处理及HRV特征提取 |
| 3.1 信号预处理及R峰检测 |
| 3.1.1 心电信号去噪 |
| 3.1.2 R峰检测 |
| 3.2 心率变异性特征提取 |
| 3.2.1 时域特征提取 |
| 3.2.2 频域特征提取 |
| 3.2.3 非线性特征提取 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 压力下心率变异性变化趋势分析 |
| 4.1 心率变异性特征降维 |
| 4.1.1 特征相关性分析 |
| 4.1.2 主成分分析 |
| 4.2 两种压力下心率变异性特征变化分析 |
| 4.2.1 两种压力下心率模式分析 |
| 4.2.2 两种压力下特征变化曲线 |
| 4.3 斜率法评估心理压力反应延迟时间 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 心理压力传导延迟的生理外显规律分析 |
| 5.1 超短期心率变异性有效性分析 |
| 5.1.1 皮尔逊相关分析 |
| 5.1.2 配对样本t检验分析 |
| 5.1.3 Bland-Altman分析 |
| 5.2 压力后期阶段HRV特征变化规律总结 |
| 5.3 压力后期阶段压力识别 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和参加科研情况说明 |
| 致谢 |
（3）单导联心电信号预处理研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 本文研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 ECG质量评估算法的研究现状 |
| 1.2.2 ECG去噪算法的研究现状 |
| 1.2.3 ECGR波定位算法的研究现状 |
| 1.3 本文研究内容及安排 |
| 第2章 ECG预处理研究理论基础 |
| 2.1 ECG的产生机理 |
| 2.2 ECG的信号特点与噪声来源 |
| 2.2.1 ECG的时域波形 |
| 2.2.2 ECG的信号特征 |
| 2.2.3 ECG的噪声来源 |
| 2.3 ECG信号的采集方式 |
| 2.3.1 临床ECG信号的采集 |
| 2.3.2 单导联ECG信号的采集 |
| 2.4 单导联ECG预处理流程 |
| 2.5 单导联ECG数据来源 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 单导联心电信号质量评估算法研究 |
| 3.1 信号质量指数SQIs |
| 3.2 SQIs的简单启发式融合 |
| 3.3 实验与结果讨论 |
| 3.3.1 ECG质量评估系统的性能指标 |
| 3.3.2 本文算法的实验结果分析 |
| 3.3.3 不同算法的质量评估结果比较 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 单导联心电去噪算法的研究 |
| 4.1 基于小波变换去噪研究 |
| 4.1.1 小波变换理论 |
| 4.1.2 小波阈值去噪算法 |
| 4.2 基于经验小波变换的去噪研究 |
| 4.2.1 EWT的基本原理 |
| 4.2.2 基于EWT的 ECG信号分解 |
| 4.2.3 基于EWT的去噪研究 |
| 4.2.4 融合EWT与小波消噪的算法 |
| 4.3 模拟ECG的研究与讨论 |
| 4.3.1 性能指标 |
| 4.3.2 独立噪声滤除研究 |
| 4.3.3 混合噪声滤除研究 |
| 4.3.4 不同心电去噪算法的分析与比较 |
| 4.4 实测ECG的研究与讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 单导联心电信号R波定位研究 |
| 5.1 基于EWT的R峰定位研究 |
| 5.1.1 借助EWT算法提取QRS波 |
| 5.1.2 基于EWT的R波定位算法 |
| 5.2 实验与结果讨论 |
| 5.2.1 性能指标 |
| 5.2.2 结果分析与讨论 |
| 5.2.3 不同心电R波定位算法比较 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 今后工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（4）基于深度学习的心电信号识别分类算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 ECG预处理 |
| 1.2.2 ECG特征提取 |
| 1.2.3 ECG识别分类 |
| 1.3 本文技术路线及结构 |
| 1.3.1 技术路线 |
| 1.3.2 本文结构 |
| 2 基于深度学习的心电信号分类原理 |
| 2.1 心电图和心律失常数据库 |
| 2.1.1 心律失常及其表现 |
| 2.1.2 心律失常数据库(MIT-BIH) |
| 2.2 人工神经网络 |
| 2.2.1 人工神经元模型与人工神经网络 |
| 2.2.2 浅层神经网络 |
| 2.2.2.1 BP神经网络 |
| 2.2.2.2 RBF神经网络 |
| 2.2.3 深度神经网络 |
| 2.2.3.1 深度置信神经网络 |
| 2.2.3.2 循环神经网络 |
| 2.2.3.3 卷积神经网络 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 心电信号的双重滤波和心拍提取 |
| 3.1 心电干扰的来源和分析 |
| 3.2 数字滤波 |
| 3.2.1 工频干扰滤除 |
| 3.2.2 基线漂移消除 |
| 3.2.3 肌电干扰滤除 |
| 3.3 小波无偏风险估计阈值滤波 |
| 3.4 基于自适应差分阈值法提取心拍 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于深度神经网络的心电识别分类 |
| 4.1 深度神经网络分类效果评价标准 |
| 4.2 深度神经网络对心电信号识别分类过程 |
| 4.3 深度置信神经网络对心电识别分类 |
| 4.3.1 深度置信神经网络算法描述及实现 |
| 4.3.2 深度置信神经网络识别结果及讨论 |
| 4.4 卷积神经网络对心电识别分类 |
| 4.4.1 卷积神经网络算法描述及实现 |
| 4.4.2 卷积神经网络识别分类结果及讨论 |
| 4.5 循环神经网络对心电识别分类 |
| 4.5.1 循环神经网络算法描述及实现 |
| 4.5.2 循环神经网络识别分类结果及讨论 |
| 4.6 卷积循环神经网络对心电识别分类 |
| 4.6.1 卷积循环神经网络算法及实现 |
| 4.6.2 卷积循环神经网络层数讨论 |
| 4.6.3 卷积循环神经网络识别分类结果及讨论 |
| 4.7 心电识别分类结果比较与讨论 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历、在学期间所发表的学术论文及取得的研究成果 |
（5）基于心率变异性的心理压力识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 基于HRV识别压力的可行性 |
| 1.2.1 HRV的概念和生理意义 |
| 1.2.2 压力的反应机理 |
| 1.2.3 通过HRV识别压力 |
| 1.3 心理压力识别的研究现状 |
| 1.3.1 基于生理信号压力识别研究现状 |
| 1.3.2 基于心率变异性的压力识别研究现状 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第二章 压力诱发与心电信号采集 |
| 2.1 实验方案设计 |
| 2.1.1 实验设计思路 |
| 2.1.2 实验对象 |
| 2.1.3 实验设备与平台 |
| 2.2 压力诱发方案设计 |
| 2.2.1 压力的诱发方法 |
| 2.2.2 压力的标签判定 |
| 2.3 心电信号采集与处理 |
| 2.3.1 数据采集流程 |
| 2.3.2 噪声信号种类与去噪方法选择 |
| 2.3.3 小波阈值去噪 |
| 2.3.4 基于小波变换的R波检测 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 HRV特征值的提取 |
| 3.1 HRV分析方法与特征选取 |
| 3.2 时域特征值的提取 |
| 3.2.1 HRV时域分析方法 |
| 3.2.2 HRV统计学指标 |
| 3.3 频域特征值的提取 |
| 3.3.1 HRV频域分析方法 |
| 3.3.2 基于Lomb-Scargle周期图的HRV频域特征提取 |
| 3.4 非线性特征值的提取 |
| 3.4.1 HRV非线性分析方法 |
| 3.4.2 HRV的Poincare散点图量化特征提取 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 HRV的压力识别模型 |
| 4.1 基于随机森林的压力识别 |
| 4.1.1 Bagging算法 |
| 4.1.2 随机森林 |
| 4.1.3 基于随机森林的压力识别模型 |
| 4.2 HRV特征值的压力识别权重分析 |
| 4.2.1 随机森林的特征重要性度量方法 |
| 4.2.2 HRV的特征权重分析 |
| 4.3 模型识别效果评价 |
| 4.3.1 准确率与ROC曲线评价方法描述 |
| 4.3.2 模型ROC曲线与分类准确率分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 发表论文和科研情况说明 |
| 致谢 |
（6）基于Android的智能心电检测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 心电检测系统发展现状 |
| 1.3 心电信号诊断技术研究现状 |
| 1.3.1 心电信号预处理研究现状 |
| 1.3.2 心电信号特征检测研究现状 |
| 1.3.3 心电信号智能分类究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容与思路说明 |
| 1.4.1 本文主要研究内容 |
| 1.4.2 本文研究思路说明及章节安排 |
| 第二章 智能心电检测系统的开发 |
| 2.1 心电信号介绍 |
| 2.1.1 心电信号产生基本原理 |
| 2.1.2 心电图信号波段组成和命名 |
| 2.1.3 心电信号采集导联 |
| 2.2 MIT-BIH数据库介绍 |
| 2.3 基于Android便携式智能心电检测系统总体方案设计 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波变换的心电信号滤波与特征值检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 心电信号噪声分析 |
| 3.3 基于小波变换的心电信号滤波算法 |
| 3.3.1 小波变换法 |
| 3.3.2 基于小波变换的心电信号滤波算法设计 |
| 3.3.3 基于小波变换的心电信号滤波算法实现 |
| 3.4 基于双正交样条小波的QRS检测算法 |
| 3.4.1 常用心电信号QRS波检测方法 |
| 3.4.2 基于双正交样条小波QRS波群检测算法 |
| 3.5 基于一阶差分的P波 T波检测算法 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于支持向量机的心电信号分类模型 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 心电信号特征提取 |
| 4.3 SVM分类理论 |
| 4.4 基于遗传算法(GA)的SVM参数优化 |
| 4.4.1 遗传算法简介 |
| 4.4.2 基于遗传算法优化的SVM诊断分类模型 |
| 4.4.3 基于遗传算法优化的SVM实现 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于ANDROID智能心电检测系统设计与实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 便携式心电采集硬件设计 |
| 5.2.1 硬件需求分析 |
| 5.2.2 硬件整体结构设计 |
| 5.2.3 硬件模块设计与实现 |
| 5.3 基于Android的智能心电检测系统软件设计 |
| 5.3.1 软件需求分析 |
| 5.3.2 软件结构整体设计 |
| 5.3.3 数据接收模块设计和实现 |
| 5.3.4 心电波形显示模块设计和实现 |
| 5.3.5 数据库管理模块设计和实现 |
| 5.4 软件界面设计及操作 |
| 5.5 软件临床测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 主要工作与创新点 |
| 6.2 后续研究工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（7）ECG身份识别技术在运动状态下的扩展研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 图表目录 |
| 1. 绪论 |
| 1.1 生物身份识别技术概述 |
| 1.2 常用生物身份识别技术 |
| 1.3 ECG身份识别的可行性分析 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 应用场合研究现状 |
| 1.4.2 特征提取研究现状 |
| 1.5 本文数据来源 |
| 1.6 本文主要研究内容与论文结构 |
| 2 基于小波变换的ECG预处理 |
| 2.1 ECG信号噪声组成 |
| 2.2 数字滤波技术比较 |
| 2.2.1 传统数字滤波器 |
| 2.2.2 小波滤波 |
| 2.3 小波变换理论 |
| 2.3.1 连续小波变换 |
| 2.3.2 离散参数小波变换 |
| 2.4 小波滤波方法 |
| 2.4.1 小波基函数的选取 |
| 2.4.2 滤波方法的选取实验 |
| 2.5 小波滤噪测试 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 ECG信号的特征提取 |
| 3.1 ECG信号的特征向量分析 |
| 3.2 ECG信号形态特征的提取 |
| 3.2.1 形态特征选取 |
| 3.2.2 特征点检测 |
| 3.3 核主成分分析 |
| 3.3.1 主成分分析 |
| 3.3.2 核主成分分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 ECG身份识别的实现 |
| 4.1 支持向量机 |
| 4.2 身份识别实验 |
| 4.2.1 实验数据采集 |
| 4.2.2 实验平台 |
| 4.2.3 实验方法 |
| 4.2.4 实验结果 |
| 4.2.5 结论 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 |
（8）基于小波变换的心电信号预处理算法研究及Android实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第2章 心电信号预处理算法研究 |
| 2.1 心电信号分析 |
| 2.1.1 心电信号形成原理 |
| 2.1.2 心电信号波形分析 |
| 2.1.3 心电信号噪声分析 |
| 2.2 基于傅里叶变换的心电信号预处理 |
| 2.2.1 基于傅里叶变换的信号处理 |
| 2.2.2 基于短时傅里叶变换的信号处理 |
| 2.3 基于小波变换的心电信号预处理 |
| 2.3.1 小波变换概述 |
| 2.3.2 一维连续小波变换 |
| 2.3.3 一维离散小波变换 |
| 2.3.4 多分辨率分析及Mallat快速算法 |
| 2.3.5 小波的选取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于小波变换的心电信号预处理算法改进 |
| 3.1 小波阈值去噪算法 |
| 3.1.1 常用小波阈值函数 |
| 3.1.2 硬阈值和软阈值 |
| 3.1.3 阈值算法仿真实现 |
| 3.2 一种改进的分层阈值消噪算法 |
| 3.2.1 改进的分层阈值算法 |
| 3.2.2 分层阂值算法仿真实现 |
| 3.3 QRS波群检测算法 |
| 3.3.1 R波检测算法的优化 |
| 3.3.2 R波检测算法的测试 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于ANDROID的心电监测系统的设计与实现 |
| 4.1 系统开发环境 |
| 4.1.1 Android系统 |
| 4.1.2 软硬件环境 |
| 4.2 系统总体结构设计 |
| 4.3 基于可穿戴设备的心电采集传感器 |
| 4.4 基于Android的智能终端 |
| 4.4.1 智能终端总体功能模块设计 |
| 4.4.2 蓝牙通信控制模块 |
| 4.4.3 数据处理模块 |
| 4.4.4 显示模块 |
| 4.4.5 存储模块 |
| 4.5 健康云计算平台 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文总结 |
| 5.2 下一步工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）指感施压和微阵列传感的三部九候脉诊信息获取与识别关键技术研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 英文缩略语 |
| 上篇 理论与方法学探讨 |
| 1 引言 |
| 2 “独取寸口法”与“遍诊法”研究 |
| 2.1 “寸口”与“三部”取脉所得信息量的比较 |
| 2.2 “寸口”与“三部”取脉所得信息学比较 |
| 3 三部九候寸口诊法的理论研究 |
| 3.1 三部九候寸口诊法的形成 |
| 3.2 三部九候寸口诊法形成原因与机理 |
| 3.3 三部九候与脏腑的对应关系 |
| 3.4 三部九候寸口诊法的临床意义 |
| 3.5 寸关尺三部脉诊信息的量化研究 |
| 4 脉搏波信息获取与分析方法学探讨 |
| 4.1 脉诊信息获取装置研究 |
| 4.2 脉搏传感器的研究 |
| 4.3 脉搏传感器集成研究 |
| 4.4 脉诊信息分析方法探讨 |
| 4.5 脉诊信息的模式识别与分类 |
| 5 MEMEs技术的研究 |
| 5.1 MEMEs技术的特点及研究内容 |
| 5.2 MEMs技术分类 |
| 5.3 MEMs技术的应用 |
| 6 数字化、可视化的脉诊信息采集与分析系统 |
| 6.1 医理设计 |
| 6.2 数字图像采集与处理技术 |
| 6.3 中医脉诊“位、数、形、势”四种属性的客观指标 |
| 6.4 参数说明 |
| 6.5 使用方法 |
| 6.6 结论及展望 |
| 7 脏腑经络辨识装置之四诊合参辅助诊疗仪 |
| 7.1 四诊合参辅助诊断关键技术数字化、量化研究 |
| 7.1.1 数字化四诊信息获取与识别关键技术研究 |
| 7.1.2 数字化、量化的四诊合参辅助诊疗系统 |
| 7.2 四诊合参辅助诊疗仪在脏腑经络辨识中的应用 |
| 7.2.1 健康受试者四诊合参辨证结果分析 |
| 7.2.2 健康受试者脉诊结果分析 |
| 7.2.3 健康受试者舌诊结果分析 |
| 7.2.4 健康受试者体质分布 |
| 7.3 可远程复现的四诊合参之心动脉应脉诊训练仪 |
| 7.3.1 “位”“数”“形”“势”为纲的“指下可明”的脉动信息 |
| 7.3.2 数字化、量化的四诊合参数据的远程复现 |
| 7.3.3 可获取的人体诊断信息关键技术模块的嵌入和四诊获取装置的硬件集成 |
| 参考文献 |
| 下篇 指感施压和微阵列传感的三部九候脉诊信息获取与识别关键技术研究 |
| 1 指感施压和液压传触的寸关尺三部脉诊信息采集装置与分析方法 |
| 1.1 指感施压寸关尺三部脉诊信息采集装置的设计原理 |
| 1.1.1 寸关尺三部脉诊信息采集原理 |
| 1.1.2 指端血压检测原理 |
| 1.2 机械结构的设计 |
| 1.2.1 设计说明 |
| 1.2.2 参数说明 |
| 1.3 电路设计 |
| 1.4 信息分析方法 |
| 1.4.1 寸关尺三部脉诊信息的运算分析 |
| 1.4.2 以“位、数、形、势”简化归类判断脉诊属性 |
| 1.5 实物图及使用方法 |
| 1.5.1 实物图 |
| 1.5.2 信息采集操作流程 |
| 1.6 结论与展望 |
| 1.6.1 寸关尺三部脉诊信息采集装置的优点及价值 |
| 1.6.2 寸关尺三部脉诊信息采集装置的不足及未来研究方向 |
| 2 指感施压和微阵列传感的寸关尺三部脉诊信息获取装置设计 |
| 2.1 外观设计及特点 |
| 2.1.1 外观设计 |
| 2.1.2 设计特点 |
| 2.2 传感器及信息处理平台的设计 |
| 2.2.1 微阵列传感器设计 |
| 2.2.2 血压模块设计 |
| 2.2.3 心电模块设计 |
| 2.2.4 指容积脉搏波探头设计 |
| 2.2.5 信号处理平台设计 |
| 2.2.6 无线传输技术 |
| 2.3 信息获取与分析 |
| 2.3.1 位、数、形、势参数的获取 |
| 2.3.2 血压信息的同步获取 |
| 2.3.3 心电信息的采集分析 |
| 2.4 中医类诊疗设备发展趋势 |
| 3 抑郁症的主客观联合辨证数字化、量化研究 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.2 抑郁症西医诊断标准 |
| 3.3 纳入标准 |
| 3.4 排除标准 |
| 3.5 四诊合参辅助诊疗仪使用方法 |
| 3.6 结果 |
| 3.7 抑郁症患者四诊特征及辨证分型特征分析 |
| 参考文献 |
| 4 动态识别的脉诊信息采集与分析系统的应用 |
| 4.1 材料与方法 |
| 4.1.1 实验仪器 |
| 4.1.2 人体脉诊模型建立方法 |
| 4.1.3 检测指标 |
| 4.1.4 实验方法 |
| 4.1.5 统计方法 |
| 4.2 结果 |
| 4.3 讨论 |
| 4.3.1 获取“位数形势”四种属性的最优化解决方案 |
| 4.3.2 压力超声等脉动信号一体化的技术创新 |
| 4.3.3 动态识别的脉诊信息采集与分析系统的特点及使用价值 |
| 参考文献 |
| 结语 |
| 附录 脏腑经络辨识装置之四诊合参辅助诊疗仪 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法（论文提纲范文）
| 1 心电信号消噪研究现状 |
| 1.1 ECG信号的处理对象 |
| 1.2 小波分析法 |
| 2 改进的心电信号消噪法 |
| 2.1 算法介绍 |
| 2.2 算法流程 |
| 2.2.1 小波预处理 |
| 2.2.2 简单整系数滤波 |
| 3 实验验证 |
| 3.1 实验平台 |
| 3.2 实验过程 |
| 3.3 实验结果对比分析 |
| 4 结束语 |
四、小波分析法在心电信号数字滤波中的应用（论文参考文献）
- [1]基于深度置信网络的心电信号分类算法研究[D]. 刘健. 江苏科技大学, 2020(03)
- [2]额外神经调节导致心理压力反应延迟的生理外显研究[D]. 李明. 天津大学, 2020(02)
- [3]单导联心电信号预处理研究[D]. 彭荣辉. 杭州电子科技大学, 2019(02)
- [4]基于深度学习的心电信号识别分类算法研究[D]. 马金伟. 重庆理工大学, 2019(08)
- [5]基于心率变异性的心理压力识别研究[D]. 刘振. 天津理工大学, 2016(04)
- [6]基于Android的智能心电检测系统研究[D]. 王烨. 上海交通大学, 2016(03)
- [7]ECG身份识别技术在运动状态下的扩展研究[D]. 陈晓丹. 浙江大学, 2015(07)
- [8]基于小波变换的心电信号预处理算法研究及Android实现[D]. 马小磊. 东北大学, 2014(08)
- [9]指感施压和微阵列传感的三部九候脉诊信息获取与识别关键技术研究[D]. 张健. 北京中医药大学, 2014(05)
- [10]一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法[J]. 郭洪量,李丹,张波,魏建明. 长春理工大学学报(自然科学版), 2014(02)