兰州理工大学毕业设计动态脉率数据记录与脉搏信号处理系统的设计

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毕业论文范文题目： 兰州理工大学毕业设计动态脉率数据记录与脉搏信号处理系统的设计，论文范文关键词： 兰州理工大学毕业设计动态脉率数据记录与脉搏信号处理系统的设计
兰州理工大学毕业设计动态脉率数据记录与脉搏信号处理系统的设计毕业论文范文介绍开始：
　　兰州理工大学毕业设计动态脉率数据记录与脉搏信号处理系统的设计，共65页，32983字。
　　目录
　　摘要 III
　　Abstract IV
　　插图索引 VI
　　附表索引 VI
　　第1章　绪论 - 1 -
　　1.1 研究背景和意义 - 1 -
　　1.2 研究现状 - 3 -
　　1.2.1 心血管疾病的预防和诊断研究现状 - 4 -
　　1.2.2 国外脉搏信号检测分析系统研究现状 - 5 -
　　1.2.3 国内脉搏信号检测分析系统研究现状 - 5 -
　　1.3 本课题研究的主要内容 - 6 -
　　第2章　基于ATmega16单片机的系统设计 - 7 -
　　2.1 系统的整体分析 - 7 -
　　2.2系统的硬件设计 - 7 -
　　2.2.1 光电传感器与压电传感器 - 7 -
　　2.2.2 脉搏信号调理电路设计 - 9 -
　　2.2.3数据采集处理器的设计 - 10 -
　　2.2.3硬件系统与PC机的通信 - 12 -
　　2.2.4硬件实物图 - 13 -
　　2.3 单片机应用程序设计 - 13 -
　　2.3.1 脉率计算与脉搏信号采集程序 - 14 -
　　2.3.2 数据存储子程序 - 14 -
　　2.3.3 串行通信子程序 - 15 -
　　2.3.4 主程序 - 17 -
　　2.4 本章小结 - 19 -
　　第3章　基于虚拟仪器的脉搏信号分析仪的设计 - 20 -
　　3.1 开发环境LabVIEW简介 - 20 -
　　3.2 分析仪软件设计 - 20 -
　　3.2.1 主程序设计 - 21 -
　　3.2.2 患者管理模块设计 - 21 -
　　3.2.3 数据采集模块设计 - 22 -
　　3.2.4 信号处理模块设计 - 24 -
　　3.2.5 数据远程传输模块设计 - 28 -
　　3.3 本章小结 - 29 -
　　第4章　基于小波变换的脉搏信号去噪 - 30 -
　　4.1 本章基础理论 - 30 -
　　4.1.1 小波变换理论 - 30 -
　　4.1.2 多分辨率分析 - 31 -
　　4.1.3 Mallat算法 - 33 -
　　4.1.4 小波分析中的信号分解与重构 - 34 -
　　4.2 基于小波变换的脉搏信号去噪 - 35 -
　　4.2.1 小波阈值消噪原理 - 35 -
　　4.2.2 新阈值函数及自适应阈值的提出 - 36 -
　　4.2.3 仿真实验分析 - 37 -
　　4.2.4脉搏信号自适应阈值小波消噪算法及效果 - 38 -
　　4.3本章小结 - 38 -
　　第5章　基于小波与小波包变换的脉搏信号特征提取 - 39 -
　　5.1 基于小波变换的脉搏信号特征提取 - 39 -
　　5.1.1 脉搏信号频带划分 - 39 -
　　5.1.2 小波能量表征及特征提取算法 - 40 -
　　5.1.3 实验结果与分析 - 40 -
　　5.2 基于小波包变换的脉搏信号特征提取 - 44 -
　　5.2.1 小波包分解原理 - 44 -
　　5.2.2 脉搏信号的小波包特征提取算法 - 45 -
　　5.2.3 实验结果与分析 - 46 -
　　5.3本章小结 - 47 -
　　结论与展望 - 48 -
　　参考文献 - 50 -
　　致谢 - 54 -
　　附录攻读学位期间所发表的学术论文目录 - 55 -
　　
　　摘要
　　心血管疾病是当今危害人类健康的主要疾病之一，随着我国人民生活水平的不断提高和人口的逐渐老龄化，其发病率和死亡率日趋增加。因此，需要一种无创检测方法来随时了解自身的健康状况。脉搏信号是一种非线性、非平稳的微弱生理信号，含有大量的生理、病理信息，常对其进行检测分析，可以达到对心血管疾病的早预防和早治疗的目的。脉率是每分钟心脏有效搏动产生脉搏的次数，目前脉率大都被静态检测，如能动态地连续记录人体脉率，必然会揭示人体血管病变的某些规律。本文作者的主要工作就是设计并实现一套动态脉率数据记录与脉搏信号处理系统，并对正常人群和心血管疾病患者脉搏信号进行特征分析。
　　首先，根据应用要求，并综合考虑成本、性能等因数，确定以AVR系列ATmega16单片机为硬件系统核心。硬件装置包括脉率数据记录与脉搏信号检测部分、数据存储部分、数据传输部分。在PC端采用虚拟仪器软件LabVIEW开发一套虚拟脉搏信号分析仪。采用多面板方式和模块化设计思想，包括患者管理模块、数据采集模块、信号处理模块和数据远程传输模块等。
　　其次，由于脉搏信号信噪比较低，在采集过程中混入了肌电干扰、工频干扰、基线漂移等噪声信号。因此为了避免噪声对脉搏信号特征提取造成误判，必须进行去噪处理。近年来迅速发展的小波理论为非平稳信号的去噪和特征提取提供了有力的工具。本文在分析D.L.Dohono提出的小波硬阈值和软阈值方法特点的基础上，研究了一种新的小波自适应阈值消噪方法，仿真试验和脉搏信号去噪证明了该方法优于传统的阈值消噪法。
　　最后，采集学生和临床确诊为心血管疾病患者的脉搏信号各9例，利用小波分析方法提取脉搏信号各尺度能量值。针对脉搏信号频带特点，对构造的特征向量进行了改进。通过统计分析，在有限样本的情况下，给出辨识正常人群和心血管疾病患者的特征值范围。实验数据表明9例患者脉搏信号中8例被准确检出，取得了很好的识别效果。进一步，由于小波包变换具有任意多尺度分解特性，它是一种比小波分析更加精细的分析方法，因此本文最后研究了脉搏信号小波包分析法。实验数据也表明，小波包算法正确识别了被小波算法漏检的病脉信号。这是因为小波库中包含了丰富的小波包基，不同的小波包基具有不同的性质，反映不同的信号特性，能获取小波变换所不能获取的信号特征。
　　关键词：心血管疾病；脉搏信号；单片机；虚拟仪器；无缝集成；小波变换；信号去噪；特征提取

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