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致谢
摘要
图目录
表目录
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.2 心电信号形态分析和主要特点
1.3 低功耗心电处理设计方法
1.4 心电处理技术研究现状和低功耗设计趋势
1.4.1 心电压缩算法现状和低功耗趋势
1.4.2 QRS检测算法研究现状和低功耗趋势
1.4.3 低功耗硬件处理平台研究现状和趋势
1.5 论文技术路线和研究基础
1.6 论文的研究内容和组织架构
2 基于经验模态分解的心电信号压缩算法研究
2.1 基于变换域的心电信号压缩现状
2.2 EMD原理分析
2.2.1 信号的瞬时频率分析
2.2.2 本征模态函数(IMF)及EMD的基本算法
2.2.3 EMD方法自适应性特点与应用
2.3 EMD极值均值点筛选方法
2.3.1 基于极值均值点筛选函数的信号重构
2.4 基于EMD筛选过程的ECG压缩流程
2.4.1 筛选函数重组合
2.4.2 极值均值点优化选取
2.4.3 零死区量化
2.4.4 特征值和位置编码
2.5 实验结果分析
2.5.1 与基于包络的EMD方法对比分析
2.5.2 与其他变换域方法对比分析
2.6 本章小结
3 信号特征预判的低功耗QRS检测算法研究
3.1 低功耗心电QRS波形检测算法研究现状
3.2 小波分解介绍
3.2.1 小波变换理论发展
3.2.2 小波变换在心电信号中的应用
3.3 基于小波变换的QRS波检测算法特性研究
3.3.1 心电信号的小波分解
3.3.2 小波分解系数特征分析
3.4 波形预判的QRS波检测算法
3.4.1 QRS复合波预判断
3.4.2 R波峰检测
3.5 实验结果分析
3.5.1 算法功耗对比分析
3.5.2 算法性能对比分析
3.5.3 算法抗噪声对比分析
3.6 本章小结
4 面向心电处理的低功耗内存架构研究
4.1 面向心电处理的低功耗内存研究现状
4.2 心电信号检测程序值局部性研究
4.2.1 数据值空间局部性
4.3 值压缩的内存架构
4.3.1 压缩存储策略
4.3.2 后备非压缩内存空间
4.3.3 基于值压缩的内存总体架构
4.3.4 内存地址管理
4.3.5 低功耗访问策略
4.3.6 内存架构的软件配置
4.4 实验结果分析
4.4.1 潜在内存容量压缩效率
4.4.2 基于缓存低功耗策略下的内存容量分析
4.4.3 功耗分析
4.4.4 仿真功耗分析
4.4.5 系统性能分析
4.5 本章小结
5 总结与展望
5.1 论文研究工作总结
5.2 今后工作展望
参考文献
攻读学位期间发表/录用的学术论文
审稿中的学术论文
攻读学位期间申请的专利