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脉搏信号处理及其在心理压力测试中的应用

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第1章 绪论

1.1 课题来源

1.2 课题研究的背景、目的及意义

1.3 相关领域国内外研究现状

1.4 本文的主要研究工作及结构

第2章 脉搏信号滤波算法研究

2.1 脉搏的特点

2.2 基于小波变换的脉搏滤波算法

2.3 基于经验模式分解的脉搏滤波算法

2.4 滤波方法对比分析

2.5 本章小结

第3章 脉搏信号特征提取算法研究

3.1 脉搏信号的特征

3.2 基于斜率的脉搏信号提取算法

3.3 基于峰值的脉搏信号提取算法

3.4 基于判别阈值的脉搏信号提取算法

3.5 本章小结

第4章 心理压力测试系统设计与测试分析

4.1 心理压力测试硬件系统

4.2 心理压力测试软件系统

4.3 心理压力测试分析

4.4 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 全文工作总结

5.2 下一步工作展望

致谢

参考文献

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摘要

心理压力是影响人体健康的重要因素,当心理压力超过个体本身心理压力承受能力时,会导致疾病高发,影响人体健康。在现实生活中,心理压力越来越成为影响人们身心健康和高质量生活的主要因素。对心理压力有效的诊断和干预,需要对心理压力进行量化测量,但是主观情绪和外人的经验不能准确地评价一个人的心理压力程度,必须要通过人体的体征信号来辅助进行判断。
  脉搏信号作为人体的重要体征信号,心理压力的变化会通过脉搏变化反映出来。本文针对脉搏信号在放松状态和压力紧张状态的差异性,将信号采集和处理方法与医学方法相结合,提出通过脉搏信号分析心理压力的思路,开发了一个能够通过脉搏信息测试心理紧张程度的系统。主要研究工作如下:
  (1)分析脉搏信号的特点,针对指端脉搏信号在采集过程中受到基线漂移、体表信号和外界噪声干扰,以及单纯硬件滤波不完善的问题,提出分别应用小波变换滤波和经验模式分解滤波的方法对脉搏信号进行滤波,比较分析小波变换和 EMD、EEMD、CEEMD的滤波性能,确定出 CEEMD对脉搏信号的滤波效果更好。
  (2)根据脉搏信号的时域特性,基于峰值、斜率以及判别阈值三种不同的脉搏提取算法对脉搏信号进行分析并采用三种方法并行检测,提取完整的脉搏信号,计算峰值、心跳间隔等特征值,对脉搏信号进行数据化分析,再对相关特征值进行了归一化处理,为心理压力测试提供数据支持。
  (3)通过对心理紧张过程中脉搏信号的分析和心理压力指数的研究,设计了嵌入式指端脉搏信号采集装置与心理压力测试系统,实现了脉搏信号采集、无线传输与处理功能,并用多种方法验证了脉搏信号用于心理压力测试和心理压力指数计算的有效性。
  本文开发的脉搏信号采集装置与心理压力测试系统能通过脉搏信号反映心理压力变化、提取脉搏信号的特征值量化心理紧张程度,在教育、医疗、特殊领域中,可以客观方便的帮助医生和患者评估心理压力,达到有效辅助医生诊断和患者康复的目的。

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