面向可穿戴应用的 ECG信号处理算法及其实现

目录

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第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 可穿戴心电监测设备

1.2.2 心电信号处理算法

1.3 本文的研究内容及章节安排

第二章 心电信号处理的理论基础及方法论证

2.1 心电信号的基础知识

2.1.1 心电信号的组成和特点

2.1.2 常见的心律失常

2.1.3 心电信号的数据来源

2.2 心电信号处理的理论基础

2.3 课题研究的方法论证

2.3.1 预处理和时域分析算法

2.3.2 非线性特征提取和分类算法

2.3.3 小波包特征提取和分类算法

2.3.4 多域特征提取和分类算法

2.3.5 本文融合特征提取和分类算法

2.4 本章小结

第三章 心电信号时频域融合特征提取

3.1 特征提取概述

3.2 心电信号的频域统计特征提取

3.2.1 小波包分解

3.2.2 统计分析

3.2.3 基于小波包分解-统计分析的特征提取

3.2.4 频域统计特征的算法仿真

3.3 心电信号的时域波形特征提取

3.3.1 斜率阈值理论

3.3.2 RR间期的提取算法

3.3.3 RR间期提取算法的仿真

3.4 两种特征结合后的融合特征

3.5 本章小结

第四章 心电信号分类诊断

4.1 分类诊断算法概述

4.2 基于波形形态分析的心电信号分类诊断

4.2.1 基于波形形态分析分类算法的设计

4.2.2 基于波形形态分析分类算法的仿真

4.3 基于支持向量机的心电信号分类诊断

4.3.1 支持向量机

4.3.2 网格搜索优化算法

4.3.3 基于支持向量机的分类算法设计

4.3.4 基于支持向量机的分类算法仿真

4.4 基于波形形态分析和支持向量机相结合的分类诊断

4.5 本章小结

第五章 可穿戴心电信号监测系统软硬件设计

5.1电极设计与性能比较

5.1.1 传统医用电极

5.1.2 铜片电极

5.1.3 铜线编织电极

5.1.4 接触式导电布电极

5.1.5 非接触式导电布电极

5.2 心电信号前端采集电路

5.3 可穿戴心电智能服装制作

5.4 Android人机交互软件

5.4.1 人机交互软件的总体架构

5.4.2 人机交互软件的实现

5.5 云端服务器架设

5.5.1 云端服务器的概述

5.5.2 云端服务器的搭建

5.6 本章小结

第六章 可穿戴心电信号监测系统测试分析

6.1 心电信号前端采集电路测试

6.1.1 模拟仪心电信号

6.1.2 实际人体心电信号

6.1.3 结果对比

6.2 系统功能性验证

6.2.1 实际人体测量

6.2.2 心电信号处理算法

6.3 系统性能分析

6.4 本章小结

第七章 总结与展望

7.1 本文工作总结

7.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致 谢