一、家用数字型心电监护仪的研制（论文文献综述）
袁懋结[1]（2020）在《腕式可穿戴多参数睡眠呼吸监测系统的研制》文中研究指明睡眠呼吸障碍性疾病（Sleep disordered breathing,SDB）通常来讲是较为常见的一种疾病,其中,阻塞性睡眠呼吸暂停低通气综合征（Obstruct sleep apnea-hypopnea syndrome,OSAHS）发病率是最高的SDB,很多慢性疾病的发病根源都与其有关。多导睡眠图（Polysomnography,PSG）被广泛地应用于诊断睡眠疾病,是目前诊断SDB的“金标准”。该设备使用的电极数多,便利性差,价格昂贵,受专业人员等因素限制,操作复杂,同时也不适于早期疾病筛查的应用需求。因此,本文针对如何设计并实现了一款针对于家用的腕式可穿戴多参数睡眠监测系统进行介绍,该系统能够用于诊断SDB的早期筛查与相关分类,以及患者的患病程度,能够监测多个生命体征参数,并改进了生命体征参数的传统检测方法,以用户的角度充分考虑传感器的合理选择、电路的合理设计以及资源的合理利用,确保能够在尽量不影响受式者睡眠质量的情况下对受试者进行SDB的有效筛查。本文设计并实现了可穿戴式多生理参数睡眠呼吸监测系统,以下是论文主要完成的内容。首先,根据SDB中的分类,以及相关分类疾病的临床诊断标准,提出了研制鼾声、口鼻呼吸气流、胸腹部呼吸运动、心电、血氧饱和度、脉率以及体温等几个生理信号相结合的腕式可穿戴监测系统。为了能实现更加全面、准确的对SDB进行筛查诊断,本系统实现多个参数的同步监测,多个参数算法糅合等功能。本文的主要工作分为微型低功耗硬件设计部分、上下位机软件部分以及算法部分的搭建。微型低功耗硬件设计部分实现了人体多个生理参数的同步监测,并能够支持数据兼容串口或无线传输与存储功能。采用国际上新型微型压力传感器测量口鼻气流与鼾声信号,两个绝压传感器检测胸腹部呼吸运动信号;采用TI公司的血氧芯片、心电和温度传感器集成芯片分别来采集人体的血氧、心电和体温信号,结合OSRAM公司的血氧探头或标准一次性指夹式血氧探头结合,实现兼容透射式、反射式血氧监测;采用East Rising公司的1.5英寸微型OLED对相关信号进行实时显示,主控芯片选用的是nordic公司带有控制和蓝牙功能的nrf52832作为单片机;上下位机部分主要包括,下位机、上位机以及安卓APP部分,其中,下位机主要包括对外围驱动电路、以及对数据的采集、预处理、存储、无线传输至PC端、手机APP端等;上位机部分分为睡眠监测实时显示软件与睡眠质量评测软件的搭建,主要实现信号的实时显示、存储、回放、相关参数计算、疾病诊断和评测报告输出等;安卓APP主要包括数据实时显示、关键参数指标显示、存储、夜间睡眠分析、睡眠质量评测结果显示;算法部分针对呼吸、血氧、心电及体温多个生理参数进行特征点提取、查找特殊事件、参数计算、多模态算法糅合综合分析,结合临床诊断标准,对SDB进行有效筛查以及初步诊断。本文对设计的各个通道生理信号采集与相关的标准设备进行了对比验证。首先使用Fluke的血氧模拟器和心电模拟器分别对血氧饱和度及心电模块进行准确性验证,选用某公司的水银温度计对温度部分进行准确性验证。其次采用某公司的M108型心电、血氧、呼吸和体温监测模块作为本系统验证的参考设备,验证过程中随机挑选10名志愿者,每名志愿者共采集60分钟的有效呼吸数据,计算呼吸各通道信号相关的准确性,其中最基础的是通过计算各指标参数的均方差来判断本系统的准确性;借用其他实验室的消音室及里面的录音设备作为鼾声检测通道信号准确性验证的参考,本文系统与麦克风能够做到同时对鼾声的同步监测,验证结果表明,本系统所采集的鼾声信号与麦克风所采集的鼾声信号准确无误。经过验证,确保各通道的信号采集上准确性后,随机抽选16名志愿者,对他们进行整夜睡眠数据的监测,将采集到的数据进行相关处理,通过自动和手动两种方式分析相关睡眠呼吸事件。根据睡眠呼吸事件的标准,通过手动和自动分析,将其分类出来,对相关参数指标进行计算对比,结果显示该系统对SDB诊断的正确率高达93.7%。综上,本系统完全能够实现对医生在SDB疾病初步自动筛查上的辅助,且能够输出一系列相关睡眠质量评测指标报告,通过无线的传输方式,为临床的进一步诊断提供了便利性,为大健康的发展奠定了坚实的基础,同时也为睡眠呼吸监测进一步的发展提供了一种创新性思路。
赖汝楠[2]（2018）在《便携式心电检测设备的心律失常分析算法研究》文中提出心血管疾病是威胁人类健康的一大杀手,传统的大型心电检测设备由于体积大、价格昂贵、检测步骤复杂等缺点,已经不能满足人们的需求。近些年来,随着人们对于健康的关注,越来越多的人开始使用便携式心电检测设备关爱心脏健康。但多数便携式心电检测设备（如手环、金属电极式心电仪）只能检测心率,不能进行波形分析、疾病诊断等,影响用户体验。结合便携式心电检测设备的发展现状,本文研究了一种适合于便携式心电检测设备使用的心律失常分析算法,它只需要定位心电波形的五个特征点,就可分析几种常见的心律失常疾病。本文进一步开发了可进行用户心电信息管理的Android手机客户端,可以实时接收便携式心电检测仪通过蓝牙传输的心电信号,并显示心电信号分析之后的结果,之后将心电信号进行保存。本文完成的主要工作如下:（1）从心电波形预处理、心电特征点定位、心律失常分析三个方面总结了近些年来心电自动分析技术的国内外研究现状,研究了便携式心电检测设备的研究现状和Android平台和技术的架构和优势。（2）算法研究:对于心电信号的预处理,本文比较了常用的心电信号预处理算法,最终选择采用巴特沃斯低通滤波器滤除肌电信号,采用50Hz陷波器抑制工频干扰,采用FIR高通滤波器纠正基线漂移。在特征点定位方面,研究了常用的基于差分阈值的R波检测法和基于小波变换的R波检测算法,考虑到便携式心电设备检测信号的实时性要求,采用了改进的阈值法检测QRS波。此外,设计了基于窗口搜索法的模极大值对检测算法来检测P波和T波。本文研究了现有的心电检测算法,提出了一种结合二次多项式核函数的SVM分类法和逻辑分支判别法的心律失常分类算法。该算法具有运算量小,运算速度快等优点,适合于便携式心电检测设备的应用。（3）软件设计:实现了Android平台下便携式心电检测设备的软件设计和编写。可以实现心率和心电分析结果的实时显示,设计了SQLite数据库实现用户信息和检测数据的保存。基本可以满足便携式心电检测系统的软件需求。经过人体组和模拟器组的实验验证,此软件可以实现计算实时心率、心律失常分析、数据存储和管理等功能,可以初步满足家庭用户的需求。
范富彦[3]（2017）在《老年人远程心电监测仪的人性化设计研究》文中研究指明在物质极大丰富的当今社会,人类的寿命也在不断的延长,人口老龄化的现象日益严重,因此,老年人的身体健康问题受到人们越来越多的关注。近年来,心血管疾病,特别是心脏病的发病率以及致死率都有不断增高的趋势,成为最为普遍也是最为危害健康的疾病,威胁人类尤其是老年人健康安全的主要性疾病。心脏病患者在发病时大多没有过多的异常表现,但是会不舒服,很容易会被误认为正常反应。那么这种被忽略的失误判断最后就会酿成大祸。所以,我们需要随时随地,长时间监测患者心电健康数据。如发生异常,及时记录异常数值并传输给医生或者患者家属,医生给予第一时间的诊断及意见,家属也能第一时间获悉患者病情。电子、计算机、信息及通讯技术的发展,尤其是无线通讯技术的高速发展为实现远程监护提供了先决条件,为中国医疗行业的发展奠定了基础。欧美国家医疗行业起步早于中国,中国发展较慢。市场上针对老年人的医护产品又很少,所以,面对这些问题,我们需真正的为老年人考虑,从他们的生理及心理需求出发,做到真正满足老年人。论文首先分析了课题背景及依据、目的及意义、国内外的研究现状,确定课题研究的必要性条件。其次对老年人的用户特性进行了分析,老年人群现状、老龄阶段的划分,老年人的生理、心理、行为特点、生活方式的分析,以及消费能力和消费心理的分析。对远程心电监测仪的研究,包括概述、特点、分类,最后对心电监测仪的造型元素和使用性能进行了解析。再次,深入研究了人性化设计理念,概括了人性化设计的相关理论知识,例如定义、特点及表现,人性化设计观念应考虑的五大因素,以及人性化设计在老年人监护产品上的运用。最后,提出了一系列老年人监护产品人性化设计的基本原则和方法,为设计师提供可靠的设计标准,将所提出的设计原则应用到实践当中,以验证其科学性与可行性。
郭平[4]（2017）在《便携式远程多参数监护仪的临床应用价值及准确性评估》文中进行了进一步梳理目的:评估远程多参数监护仪在心血管疾病患者临床应用中的准确性,初步探讨其临床应用价值。方法:选取我院2015年2月-2016年8月的住院病人为研究对象240例,根据血压、血氧饱和度、心电图对其进行评估。分为高血压组、低血压组、血压正常组、低血氧饱和度组、正常血氧饱和度组、心律失常组、ST-T改变组、心电图正常组各30例。所有患者均进行便携式远程多参数监护仪、常规十二导联心电图机、水银血压计及血氧饱和度仪监测。将所有患者采用病房常规十二导联心电图机、水银血压计、血氧饱和度仪测得的心电、血压、血氧饱和度等数据作为“参照标准”,对远程多参数监护仪测得的心电图结果如心律失常的检出及ST段的改变、血压的测得值及血氧饱和度所得值等结果进行相关性分析,评估多参数监护仪与“参照标准”的诊断符合率。结果:远程多参数监护仪在血压、血氧饱和度的测量结果与“参照标准”有高度的相关性,两组数据间差异无统计学意义（P>0.05）,心电监测对于心律失常及ST-T改变的识别与常规导联心电图完全一致。结论:远程多参数监护仪与临床常用的监测仪器有高度的相关性,且可以通过实时观察而及时发现并通知医生,及早给予有效的干预措施,有较高的临床应用价值。
时局[5]（2016）在《便携式多生理参数实时监测系统设计》文中研究指明随着我国科学技术的发展,人们生活水平不断提高,个人健康意识也在日益增强,家庭和个人对医疗保健的需求也越来越强烈。中国老龄化速度的加快将极大的考验我国医疗服务水平的能力,同时也为我国电子医疗行业提供了一个广阔的发展空间。当前我国社会竞争压力增大、生活节奏变快,人们的生活方式也随之发生了巨大的变化,加班、熬夜、缺乏锻炼和不健康的饮食等不良生活方式,将对大家的身体健康构成极大的威胁。为了方便人们对自己身体健康状况作出日常的了解并加以调整,提高个人的生活质量,因此,研究能够检测个人身体生理数据的监测系统,具有极大意义和市场前景。首先,本文简述了人体各生理信号的生理意义以及其检测原理。然后,根据各生理信号的特点设计出了脉搏血氧饱和度、无创血压以及人体心电信号的硬件采集电路;实现了生理信号的放大、干扰噪声滤除、以及信号提取,满足系统的功能要求。其次,在生理信号数据处理过程中,分别采用固定脉冲串累加计时法对光一频率转换脉搏血氧数据进行处理、归一化比例法求取血压信号的收缩压和舒张压、中值滤波法滤除一心电信号的基线漂移和差分阈值法与局域变换法提取R波和定位QRS波群,通过对生理信号数据分析处理,实现了便携式多生理参数人体监测系统。最后,本文通过对各生理参数检测系统进行测试,将得到的实验数据与专业的生理参数监测设备数据相对比,验证了各子系统数据的准确性和可靠性,满足生理参数监测系统的设计标准。该监测系统可以实时地监测使用者的脉搏、血氧饱和度、血压、心电异常等生理参数,同时整个系统具有功耗低、功能强、体积小等特点,能够满足家庭和个人对日常生理参数监测的需求。
郭伟[6]（2016）在《基于Android系统的家用便携式心电检测仪的设计》文中研究说明心脏疾病作为严重危害人类健康的疾病之一,已经受到人们的广泛关注,就目前实际应用而言,心脏疾病的检查和诊断常常是通过检测心电信号,因此心电检测仪已成为医院的常规仪器。目前医用型专业心电检测仪虽然检测数据准确、功能完善,但价格较昂贵,对使用人员的专业技术要求高,不适合家庭使用。针对上述问题和需求,本文依据心电信号的相关生理基础,提出设计一款基于Android系统的家用便携式心电检测仪,以满足家庭使用,同时还能够与移动医疗相结合,具有广阔的市场应用前景。该仪器主要包括硬件电路和Android应用软件两大部分。在硬件设计上以便携式、低功耗为最终目的,采用了集成度高、外围电路少、功耗低的芯片,包括心电采集芯片AD8232、主控芯片MSP430F5529以及电源芯片TP4056和LP2985-3.3,使得仪器的电路结构简单,性能稳定,体积更加小巧,方便随身携带。本文详细阐述了各个硬件电路模块的设计原理及实现方法,并设计制作了PCB实物。在软件设计方面,本文首先介绍了由单片机控制心电信号采集、处理以及通过蓝牙模块将采集的数据发送到Android系统的固件程序设计,该程序主要包括:硬件系统初始化子程序、心电信号的采集及处理子程序以及蓝牙模块控制及数据交互子程序等;其次,介绍了基于Java语言的Android应用软件的编写,主要内容包括用户登录、蓝牙设备的扫描和连接、心电图的显示、心率的显示以及心电数据的保存。同时对该设计中使用的算法进行仿真验证。仪器设计制作完成后,通过实验对该仪器的各个硬件电路模块进行了调试和验证。并对整机进行了实验验证,对人体进行了实际心电信号采集测试,通过Android平板和手机上显示出心电图,并计算出心率值。调试完成后,根据相关标准以及芯片参数手册对心电采集电路进行了性能测试,测试结果表明,该电路能够满足心电信号的采集。并对系统功耗进行了测试,基本实现低功耗的目的。最后与标准监护仪进行对比,该设计能够完成相关心电信号的数据采集和显示。本设计完成了原理型样机,具有体积小、便携性好、低功耗等特性,为家用型心电检测仪实用产品设计提供了一个便携式、低功耗的设计方案。
牛宝[7]（2016）在《便携式监护仪的设计与研究》文中研究表明近年来,我国心血管疾病患者众多,并且呈增长趋势,患者的心脏活动数据可以为诊断、治疗提供重要的依据。心血管疾病患者分布全国各地,但医疗条件分布不均衡。传统的动态心电图机一般只在市级及以上医院才有配备,而且使用价格昂贵,操作专业性高,为此便携式心率监护仪具有很大的发展前景。论文主要设计一套基于脉搏测量的便携式心率监护仪,它兼具常规动态心电图机与脉搏测量仪二者的特性,不仅降低了仪器的成本,而且降低了使用难度,这将对心脏病的预防与控制产生积极的影响。论文首先对心脏的构成及其功能进行了简单介绍,分析了心电信号起因与传播方式、心电信号测量的方法、心电信号各部分的特征以及该部分所表示的生理意义。介绍了脉搏波产生的机理,并且对脉搏信号中各部分波形进行详细分析。通过脉搏波形与心电图波形之间的对比,设计了从脉搏信号中心率时间的提取算法,阐述了几类用于分析心率数据的时域指标、频域指标、以及散点图分析方法。选用Physio Bank数据库中健康人群、心脏猝死型心律衰竭患者、心律衰竭患者等几类人群的心电图数据进行数据分析,在二维散点图、三维散点图中,各类心血管疾病患者产生的图像将会呈现出明显的差异。其次,便携式监护仪需要持续长时间的数据采集,系统要求数据精度高、受到的干扰小。论文采用ST公司生产的STM32F103微处理器设计了基于脉搏信号的心率监护系统以及相对应的数据处理软件。在监护仪的硬件电路设计中,采用光电传感器外加滤波器、放大器实现了信号的采集,采用FAT文件操作系统完成了对SD卡数据的存储,选用GPRS模块实现对患者心率数据的远程监测。以ARM7硬件平台设计脉搏信号采集电路以及相应的处理电路,并且介绍了系统设计中主要的功能模块。然后,用LABVIEW设计了与便携式心率监护仪所配套的分析软件。该软件可以对原始的脉搏数据进行预处理,并且将脉搏信号数据中包含的心率数据进行提取。具有友好直观的用户操作界面,可以统计测试时间内的心跳次数,显示最快心率位置、最慢心率位置、以及几类心率变异性指标。完成了二维与三维散点图的可视化处理,可以实现多角度观察三维散点图型,在教学与临床应用上具有一定的使用价值。而且该软件操作简单,功能丰富,制作成本低廉。最后,对设计的心率监护系统进行现场测试,测试结果表明,系统可以完成对脉搏数据长时间的测量、存储及分析,并且佩戴方便、测量获取到的数据误差率低。系统性能可靠,方案可行,可以满足日常活动或者家庭生活中对用户心率监测的要求。
申若亮[8]（2015）在《便携式心电监护系统的软件设计》文中指出传统医用心电仪只适合医院定点监测,不适合患者随身携带和长期监护,从而便携式心电仪应运而生。目前已有的便携式心电仪存在信号容易受运动干扰影响失真,且缺乏远程数据访问能力等缺陷。本论文针对现有便携式心电监护系统的不足,研发了便携式心电监护系统软件,具有较高的工程应用价值。本文研发了一套结合加速度传感器和移动互联网技术的便携式心电监护系统的系统软件,该软件基于前端心电采集硬件模块,采用了ADS1298作为心电调理模块、DSP作为核心处理器、三轴加速度传感器作为运动评估。系统软件负责实现心电数据的采集、处理、传输和显示。根据需求将ADS1298进行初始化配置,将采集到的心电数据进行处理后通过蓝牙模块发送到手机客户端。对心电信号中包含的常见噪声进行数字滤波,使用自适应闽值法对QRS波群中的R波进行检测,结合加速度传感器区别正常活动和剧烈活动,用于排除运动状态监测中引入的运动伪波干扰。本文进一步开发了Android手机客户端,负责接收采集模块处理完成的心电数据并予以实时波形显示,并添加远程告警功能,能根据心率异常自动发送短信远程告警,同时利用微信这一普及的手机应用提供的公众平台接口的搭建远程管理平台,使心电数据能够远程查询,提高了本监护系统的远程数据访问能力。测试结果表明该系统能够准确反应心电波形,心电QRS波检测率达到98.2%以上,运动干扰识别率达到80%以上,能够有效排除运动干扰,并且支持远程获取心电数据。
张月峰[9]（2013）在《基于ARM平台的家用智能多参数心电监护仪的设计与实现》文中研究说明心电监护仪能长时间连续记录心电数据,是医院病房不可缺少的医疗仪器。近年来心电监护仪向家庭进军,相关市场蓬勃发展。老龄化人口问题、城市生活压力和疾病防治构成了内在推动力。医疗检测技术的成熟和电子计算机技术的飞速发展构成了外在动力。在内外推动力共同作用下,国内市场发展劲头迅猛。目前的家用心电监护仪是基于院级心电监护仪改进而来。改进方向主要集中在简化功能、优化操作、使网络无线化以及缩小外观等方面。而家庭用户要求心电监护仪具有心电智能检测功能,此项需求在目前的家庭产品中无法得到满足。本文针对这一现状,设计了具有智能分析功能的心电监护仪系统,将智能心电检测作为本监护仪的特点和优势。心电检测算法是这一系统的核心。本文采用机器学习的方法检测心电异常,先从心电数据中提取特征再训练决策树。心电数据和一般机器学习数据有所不同,它是以波形的形式展现的。因此首要任务是特征提取。本文采用具有紧支撑性和一阶消失矩的二次样条小波分解心电波形,利用小波系数和R波的对应关系来识别R波位置,再以R波为基准分离心电周期。然后抽取A3小波系数作为机器学习的训练向量。本文从MIT-BIH数据库中选取6种常见心电波形数据,用决策树进行训练得到分类模型。将此模型运用于心电监护仪的开发。监护仪软件系统运行于近年得到广泛应用的ARM处理器平台,基于Linux,并用Qt作为图形界面的开发平台。系统架构采用MVC设计模式,架构清晰,有利于模块复用和后期维护。系统实现了串口传输、图形显示、报警、参数设定和心电智能检测5项主要功能。文章详细介绍了这些功能的实现方法和运作流程。
徐涵[10]（2013）在《基于蓝牙的心电采集和传输系统设计与实现》文中研究指明心脏类疾病具有突发性和高危险性,为了及时发现病情,需要对心脏类疾病患者进行有效监护。目前国内的心电监护倾向于在医院进行实时监护,这种监护手段价格昂贵,普通患者难以负担,同时也限制了病人的活动范围。因此,开发一种便携、经济、实用的家用心电监护仪器,实现心脏病患者的自我发现、自我诊断以及自我护理势在必行。近年来,嵌入式系统技术的飞速发展也为展开这类研究提供了良好的技术条件。本文设计了一种心电采集和传输系统,综合软硬件技术,采用电路滤波和数字滤波相配合的方法,完成心电信号的采集、滤波和其它处理；利用蓝牙技术,实现心电信号从采集终端到数据分析端（智能手机等）的数据传输。本论文的主要工作包括以下内容：（1）分析了心电波形的特点、移动环境下心电信号的干扰、常规获取心电图的导联方法,和蓝牙技术的基本特点,制定了系统的整体设计方案。（2）设计并实现了系统硬件。根据心电波形的特点,设计了心电信号的采集调理电路,主要包括带通滤波电路、右腿驱动电路、导联脱落检测电路三部分；根据系统需求选择STM32F103作为系统的主控芯片,设计并实现了中心控制电路,包括微控制器最小系统电路,ADC芯片接口电路和RS232接口电路；最后选用BF1O蓝牙通讯模块完成心电数据传输。（3）研究相关的心电滤波算法,并提出了适用于单片机的滤除50Hz工频干扰的FIR滤波算法,以及滤除脉冲噪声的限幅滤波和加权递推平均滤波算法。（4）设计了一套应用层的数据传输协议。详细描述了该协议发送和传输的通讯过程。（5）设计并实现系统相关软件。软件完成的功能主要包括建立系统时钟；通过STM32F103的SPI接口控制（?）ADC芯片,完成心电数据的放大和模数转换；通过Systick定时器完成心电数据的周期性采集；通过UART接口控制蓝牙模块,完成心电数据的发送。
二、家用数字型心电监护仪的研制（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、家用数字型心电监护仪的研制（论文提纲范文）
（1）腕式可穿戴多参数睡眠呼吸监测系统的研制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 本文相关睡眠呼吸疾病评判标准及部分指标 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.3.3 目前所存在的问题 |
| 1.4 论文的研究内容和创新点 |
| 第二章 相关生理信号参数与检测原理的介绍 |
| 2.1 概述 |
| 2.2 呼吸的生理意义与检测方法 |
| 2.2.1 呼吸的生理意义 |
| 2.2.2 呼吸的检测方法 |
| 2.3 光电容积脉搏波的生理意义与检测方法 |
| 2.3.1 光电容积脉搏波的生理意义 |
| 2.3.2 光电容积脉搏波的检测方法 |
| 2.4 鼾声的生理意义及检测方法 |
| 2.4.1 鼾声的生理意义 |
| 2.4.2 鼾声的检测方法 |
| 2.5 心电的生理意义与检测方法 |
| 2.5.1 心电的生理意义 |
| 2.5.2 心电的检测方法 |
| 2.6 体温的生理意义与检测方法 |
| 2.6.1 体温的生理意义 |
| 2.6.2 体温的检测方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 系统平台的设计 |
| 3.1 设计需求及方案 |
| 3.1.1 设计需求 |
| 3.1.2 设计方案 |
| 3.2 系统整体构成 |
| 3.2.1 系统框架 |
| 3.2.2 主要参数指标要求 |
| 3.3 硬件系统设计说明 |
| 3.3.1 模拟部分 |
| 3.3.2 数字部分 |
| 3.4 软件系统设计说明 |
| 3.4.1 下位机软件系统设计说明 |
| 3.4.2 PC机软件系统设计说明 |
| 3.4.3 手机APP软件系统设计说明 |
| 3.5 系统机械设计 |
| 3.5.1 概述 |
| 3.5.2 外型设计 |
| 3.5.3 结构设计 |
| 3.6 系统集成 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 信号处理与睡眠时间关键参数计算 |
| 4.1 信号处理 |
| 4.1.1 睡眠呼吸信号的处理 |
| 4.1.2 鼾声信号的处理 |
| 4.1.3 脉搏波信号的处理 |
| 4.1.4 心电信号的处理 |
| 4.1.5 体温信号的处理 |
| 4.2 睡眠呼吸事件关键参数的计算 |
| 4.2.1 血氧相关参数 |
| 4.2.2 睡眠呼吸暂停低通气指数(AHI) |
| 4.2.3 心电相关参数计算 |
| 4.2.4 体温参数计算 |
| 4.3 基于光电容积脉搏波的生理信号提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 系统平台验证与结果讨论 |
| 5.1 硬件相关指标测试 |
| 5.1.1 电源模块测试 |
| 5.1.2 功耗测试 |
| 5.2 各通道信号及参数的验证 |
| 5.2.1 呼吸信号检测模块的验证 |
| 5.2.2 鼾声信号检测模块的验证 |
| 5.2.3 血氧信号检测模块的验证 |
| 5.2.4 心电信号检测模块的验证 |
| 5.2.5 体温信号检测模块的验证 |
| 5.3 系统初步应用的筛查诊断结果与验证 |
| 5.3.1 系统的筛查与验证方案 |
| 5.3.2 基于多参数的睡眠呼吸筛查结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 学位论文学术评语 |
| 答辩委员会决议书 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（2）便携式心电检测设备的心律失常分析算法研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 心电自动分析技术的研究现状 |
| 1.2.1 心电波形预处理 |
| 1.2.2 特征点检测 |
| 1.2.3 心律失常分析 |
| 1.3 便携式心电检测设备的研究现状 |
| 1.4 研究内容及论文章节安排 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 论文章节安排 |
| 2 心电信号与心律失常 |
| 2.1 心电信号与心律失常 |
| 2.1.1 原理及生理意义 |
| 2.1.2 心律失常 |
| 2.2 标准心电数据库 |
| 2.2.1 MIT-BIH心律失常数据库 |
| 2.2.2 其他心电数据库 |
| 2.3 小结 |
| 3 心电信号预处理及特征点检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 心电信号预处理 |
| 3.2.1 肌电干扰滤除方法 |
| 3.2.2 工频干扰滤除方法 |
| 3.2.3 纠正基线漂移 |
| 3.3 特征点检测 |
| 3.3.1 两种R波算法原理 |
| 3.3.2 自适应阈值法检测QRS波 |
| 3.3.3 T、P波检测 |
| 3.4 小结 |
| 4 心律失常分类算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 时域特征提取 |
| 4.3 基于有监督机器学习的心律失常分类 |
| 4.3.1 K折交叉验证 |
| 4.3.2 决策树分类法 |
| 4.3.3 K最邻近值分类法 |
| 4.3.4 支持向量机 |
| 4.4 基于逻辑分支判别法的心律失常分类 |
| 4.5 小结 |
| 5 软件设计与测试 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 软件设计 |
| 5.2.1 Android平台 |
| 5.2.2 需求分析 |
| 5.2.3 流程设计和系统框架 |
| 5.3 蓝牙连接和数据接收 |
| 5.3.1 蓝牙连接 |
| 5.3.2 数据接收 |
| 5.4 实时显示和数据库 |
| 5.4.1 心电图实时显示 |
| 5.4.2 SQLite数据库设计 |
| 5.5 心电分析 |
| 5.5.1 心率计算 |
| 5.5.2 心律分析 |
| 5.6 测试 |
| 5.6.1 测试平台介绍 |
| 5.6.2 软件基础测试 |
| 5.6.3 软件结果测试 |
| 5.7 小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| B.作者在攻读硕士学位期间发表的论文成果 |
| C.作者在攻读硕士学位期间申请的专利成果 |
| D.作者在攻读硕士学位期间的科研项目成果 |
（3）老年人远程心电监测仪的人性化设计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 选题背景及依据 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.3.1 研究目的 |
| 1.3.2 研究意义 |
| 1.4 国内外研究现状 |
| 1.4.1 国外远程心电监测仪的研究现状 |
| 1.4.2 国内远程心电监测仪的研究现状 |
| 1.5 研究内容与方法 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 研究方法 |
| 1.6 论文框架 |
| 2 老年人用户特征分析研究 |
| 2.1 老年人用户调研 |
| 2.1.1 老年人群现状 |
| 2.1.2 老龄阶段的划分 |
| 2.2 老年人用户特点 |
| 2.2.1 老年人生理特点 |
| 2.2.2 老年人心理特点 |
| 2.2.3 老年人行为特点 |
| 2.2.4 老年人生活方式 |
| 2.3 老年人消费能力和消费心理分析 |
| 2.3.1 消费能力特点分析 |
| 2.3.2 消费心理特点分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 远程心电监测仪特征分析研究 |
| 3.1 远程心电监测仪的概述 |
| 3.2 远程心电监测仪的特点 |
| 3.2.1 跨越距离 |
| 3.2.2 技术支撑 |
| 3.3 远程心电监测仪的分类 |
| 3.3.1 手机型智能远程心电监测仪 |
| 3.3.2 可穿戴式远程心电监测仪 |
| 3.3.3 导联线连接的远程心电监测仪 |
| 3.3.4 不连接导联线的远程心电监测仪 |
| 3.3.5 医疗智能设备与手机APP连接的远程心电监测仪 |
| 3.4 远程心电监测仪解析 |
| 3.4.1 远程心电监测仪造型元素分析 |
| 3.4.2 远程心电监测仪使用性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 人性化设计概述 |
| 4.1 人性化设计的基本概念 |
| 4.1.1 人性化设计的定义 |
| 4.1.2 人性化设计的特点及表现 |
| 4.2 人性化设计观念应考虑的主要因素 |
| 4.2.1 动机因素 |
| 4.2.2 人机工程学因素 |
| 4.2.3 美学因素 |
| 4.2.4 环境因素 |
| 4.2.5 文化因素 |
| 4.3 人性化设计在老年人监护产品上的应用 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 老年人远程心电监测仪人性化的研究 |
| 5.1 老年人远程心电监测仪的人性化设计原则 |
| 5.1.1 功能优先的设计原则 |
| 5.1.2 安全至上设计原则 |
| 5.1.3 易用宜人性设计原则 |
| 5.1.4 一切从简性设计原则 |
| 5.1.5 高效容错性设计原则 |
| 5.1.6 价格亲民性设计原则 |
| 5.1.7 情趣性设计原则 |
| 5.2 老年人远程心电监测仪的人性化设计方法 |
| 5.2.1 造型语意 |
| 5.2.2 色彩运用 |
| 5.2.3 功能设计 |
| 5.2.4 材料选择 |
| 5.3 老年人远程心电监测仪的人性化设计评价 |
| 5.3.1 评价指标选择 |
| 5.3.2 评价方法 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 老年人远程心电监测仪的人性化设计实践 |
| 6.1 产品设计定位 |
| 6.2 老年人远程监测仪的人性化设计要点与解决方案 |
| 6.2.1 现有问题的归纳总结 |
| 6.2.2 解决方案的提出 |
| 6.3 老年人远程心电监测仪的外观造型设计 |
| 6.3.1 草图方案 |
| 6.3.2 设计方案的确定 |
| 6.4 最终设计成果展示 |
| 6.5 老年人远程心电监测仪的人性化设计方案评价 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 论文成果及主要新见解 |
| 7.1.1 论文成果 |
| 7.1.2 主要新见解 |
| 7.2 尚待解决的问题 |
| 参考文献 |
| 附录A |
| 附录B |
| 作者攻读学位期间发表学术论文清单 |
| 致谢 |
（4）便携式远程多参数监护仪的临床应用价值及准确性评估（论文提纲范文）
| 英文缩略表 |
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 资料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 参考文献 |
| 综述 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读学位期间撰写与发表的研究论文及参加会议活动 |
| 附录2 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（5）便携式多生理参数实时监测系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 多参数监测系统国内外发展与应用现状 |
| 1.3 多参数监护系统发展趋势 |
| 1.4 本文主要工作及安排 |
| 本章小结 |
| 第二章 多参数监护系统原理的研究 |
| 2.1 脉搏血氧检测相关原理 |
| 2.1.1 Lambert-Beer定律 |
| 2.1.2 脉搏血氧饱和度测量的理论分析 |
| 2.1.3 血氧饱和度的测量原理 |
| 2.2 血压检测相关原理 |
| 2.2.1 柯氏听诊法 |
| 2.2.2 示波法 |
| 2.3 心电检测相关原理 |
| 2.3.1 心电及心电图 |
| 2.3.2 心电信号典型波形 |
| 2.3.3 心电各波形典型范围值 |
| 2.3.4 心电导联体系 |
| 2.4 生理信号常见干扰 |
| 本章小结 |
| 第三章 多生理参数采集电路设计 |
| 3.1 多参数监测系统总体设计 |
| 3.2 Atmega128单片机 |
| 3.3 脉搏血氧检测系统 |
| 3.3.1 光-频式脉搏血氧系统 |
| 3.3.2 H桥发光驱动电路 |
| 3.3.3 光频采集电路 |
| 3.3.4 光频转换器 |
| 3.4 无创血压检测系统 |
| 3.4.1 压力传感器 |
| 3.4.2 信号调理电路 |
| 3.4.3 充放气控制电路 |
| 3.5 心电信号检测系统 |
| 3.5.1 前级放大电路 |
| 3.5.2 共模屏蔽与右腿驱动电路 |
| 3.5.3 滤波电路 |
| 3.5.4 双T陷波电路 |
| 3.5.5 后置放大与电平抬升电路 |
| 本章小结 |
| 第四章 人体生理信号处理 |
| 4.1 脉搏血氧信号处理 |
| 4.1.1 光频信号提取 |
| 4.1.2 血氧饱和度计算 |
| 4.1.3 脉搏计算 |
| 4.1.4 双脉冲二极管驱动时序 |
| 4.2 无创血压信号处理 |
| 4.3 心电信号处理 |
| 4.3.1 QRS波群检测 |
| 4.3.2 心电异常检测 |
| 本章小结 |
| 第五章 实验结果与分析 |
| 5.1 脉搏血氧系统 |
| 5.2 无创血压系统 |
| 5.3 心电监测系统 |
| 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 附录A 脉搏血氧与血压检测电路原理图 |
| 附录B 心电检测电路原理图 |
| 附录C 监测系统原理图 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（6）基于Android系统的家用便携式心电检测仪的设计（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 便携式心电检测仪国内外研究现状及相关技术的发展 |
| 1.2.1 心电检测仪的发展现状 |
| 1.2.2 Android的发展 |
| 1.2.3 Bluetooth技术 |
| 1.3 本文主要内容及结构 |
| 1.3.1 文章主要内容 |
| 1.3.2 文章结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 2 系统设计的理论基础 |
| 2.1 心电图 |
| 2.1.1 心电信号的产生及其特点 |
| 2.1.2 心电导联 |
| 2.1.3 心率 |
| 2.2 影响心电信号的干扰源以及滤波算法的设计思想 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 家用型便携式心电检测仪的硬件设计 |
| 3.1 家用型便携式心电检测仪的总体设计目标和思路 |
| 3.2 主控制电路 |
| 3.2.1 主控芯片的选择 |
| 3.2.2 电路设计 |
| 3.3 心电采集电路 |
| 3.3.1 芯片的选择 |
| 3.3.2 AD8232的工作原理 |
| 3.3.3 电路的设计 |
| 3.3.4 心跳指示电路 |
| 3.4 蓝牙模块 |
| 3.4.1 蓝牙模块的选择及电路设计 |
| 3.5 电源管理模块 |
| 3.5.1 锂电池充电电路 |
| 3.5.2 锂电池稳压电路 |
| 3.5.3 电池低电压判断设计 |
| 3.6 其他电路设计 |
| 3.7 PCB设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 基于Android系统的家用心电检测仪的软件设计 |
| 4.1 硬件系统程序设计 |
| 4.1.1 IAR集成开发环境介绍 |
| 4.1.2 硬件系统工作流程图及程序设计思想 |
| 4.1.3 单片机主程序设计 |
| 4.1.4 串口接收程序设计 |
| 4.1.5 定时器程序设计 |
| 4.1.6 数据发送程序设计 |
| 4.2 Android应用软件开发 |
| 4.2.1 Eclipse集成开发环境介绍及Java语言的介绍 |
| 4.2.2 Android应用软件的开发流程、结构以及其生命周期 |
| 4.3 家用型心电检测仪的软件设计 |
| 4.3.1 软件界面设计 |
| 4.3.2 数据处理设计 |
| 4.3.3 心电信号滤波处理的算法设计 |
| 4.3.4 心率算法的设计 |
| 4.4 Android应用软件上滤波与心率显示的验证 |
| 4.4.1 滤波算法的验证 |
| 4.4.2 心率算法的验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 系统硬件调试与系统测试 |
| 5.1 系统各个模块调试 |
| 5.1.1 心电模块测试 |
| 5.1.2 电源管理模块调试 |
| 5.1.3 主控电路测试 |
| 5.1.4 蓝牙模块调试 |
| 5.2 硬件系统调试 |
| 5.3 系统整体调试 |
| 5.4 系统测试 |
| 5.4.1 心电采集前端性能测试 |
| 5.4.2 系统定标 |
| 5.4.3 QRS波检测 |
| 5.4.4 功耗测试 |
| 5.4.5 与标准仪器对比 |
| 5.4.6 实验测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）便携式监护仪的设计与研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究相关的国内外现状 |
| 1.3 课题研究的目的及意义 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 人体心电信号与脉搏信号的医学基础 |
| 2.1 心电信号产生机理 |
| 2.2 脉搏波产生的机理 |
| 2.3 脉搏波形与心电图波形关联 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 便携式监护仪的总体设计 |
| 3.1 系统设计的需求 |
| 3.2 系统设计的总体方案 |
| 3.3 便携式监护仪的硬件平台 |
| 3.3.1 微处理器选型 |
| 3.3.2 脉搏数据采集模块 |
| 3.3.3 数据存储模块 |
| 3.3.4 SD卡电路设计 |
| 3.3.5 GPRS无线传输模块 |
| 3.3.6 电源电路 |
| 3.3.7 串口电路 |
| 3.3.8 按键电路 |
| 3.3.9 JTAG调试电路 |
| 3.3.10 LCD接口电路 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 脉搏数据的分析方法 |
| 4.1 脉搏数据预处理 |
| 4.2 心率数据时域分析法 |
| 4.3 脉搏信号的频域分析 |
| 4.4 Lorenz散点图与心率 |
| 4.5 心电数据库的使用 |
| 4.6 心律失常的判别方法 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 脉搏数据处理的Labview实现与结果分析 |
| 5.1 Labview软件简介 |
| 5.2 测试软件的设计需求 |
| 5.3 脉搏数据分析软件系统设计 |
| 5.3.1 用户界面设计 |
| 5.3.2 脉搏数据文件读取 |
| 5.3.3 脉搏数据的处理算法 |
| 5.3.4 脉搏数据分析软件安装程序的生成 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 便携心率监护仪的功能测试 |
| 6.1 系统硬件功能的测试 |
| 6.2 系统整体功能的测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）便携式心电监护系统的软件设计（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 |
| 1.2.1 便携式心电监护设备的发展历史与现状 |
| 1.2.2 远程医疗的发展现状 |
| 1.2.3 运动伪差波消除的发展现状 |
| 1.3 课题研究内容 |
| 1.4 本论文组织结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 相关技术介绍 |
| 2.1 心电检测 |
| 2.1.1 心电信号概述 |
| 2.1.2 常见心电信号处理方法 |
| 2.1.3 MIT/BIH心电数据库 |
| 2.2 Android平台和技术 |
| 2.2.1 Android系统基本介绍 |
| 2.2.2 Android系统架构分析 |
| 2.2.3 Service技术 |
| 2.3 微信及微信公众平台 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 需求分析和总体设计 |
| 3.1 系统需求分析 |
| 3.1.1 功能需求 |
| 3.1.2 性能需求 |
| 3.2 系统总体设计 |
| 3.2.1 通信方式选择 |
| 3.2.2 数据访问权限和层级 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 前端心电采集模块设计 |
| 4.1 前端心电采集硬件平台介绍 |
| 4.1.1 处理器模块 |
| 4.1.2 集成模拟前端模块 |
| 4.1.3 加速度传感器模块 |
| 4.1.4 串口蓝牙模块 |
| 4.1.5 SD卡模块 |
| 4.2 采集前端软件设计 |
| 4.2.1 DSP集成开发环境CCS介绍 |
| 4.2.2 DSP软件整体架构 |
| 4.2.3 ADS1298模拟前端配置 |
| 4.2.4 加速度传感器程序设计 |
| 4.2.5 串口蓝牙通信传输 |
| 4.3 核心算法逻辑设计 |
| 4.3.1 心电信号的降噪处理 |
| 4.3.2 QRS波检测 |
| 4.3.3 加速度消除运动伪波 |
| 4.4 通信协议设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 手机客户端与远程管理平台实现 |
| 5.1 Android客户端应用程序设计 |
| 5.1.1 应用程序整体框架 |
| 5.1.2 数据库模块 |
| 5.1.3 通信模块 |
| 5.1.4 心电数据显示模块 |
| 5.2 远程监护模块 |
| 5.2.1 远程告警模块 |
| 5.2.2 远程查询模块 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 测试及结果 |
| 6.1 测试概要 |
| 6.1.1 测试环境 |
| 6.1.2 测试内容 |
| 6.2 功能测试 |
| 6.2.1 实物展示 |
| 6.2.2 心电采集模块仿真测试 |
| 6.2.3 远程绑定与查询测试 |
| 6.2.4 客户端界面测试 |
| 6.3 性能测试 |
| 6.3.1 运动干扰测试 |
| 6.3.2 心电检测准确性测试 |
| 6.3.3 实时性测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（9）基于ARM平台的家用智能多参数心电监护仪的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 心电监护简介 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 心血管疾病防治的意义 |
| 1.2.2 市场意义 |
| 1.2.3 家庭心电监护仪功能存在不足 |
| 1.3 心电监护技术 |
| 1.5 本文内容简介 |
| 1.6 论文组织结构 |
| 第二章 小波理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 连续小波变换和逆变换 |
| 2.3 离散小波变换 |
| 2.4 多分辨分析 |
| 2.4.1 多分辨分析、尺度函数和尺度方程 |
| 2.4.2 W空间和小波函数 |
| 2.5 Mallat快速算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 心电检测 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 心电基本概念 |
| 3.3 心电检测流程 |
| 3.4 心电预处理和周期识别 |
| 3.4.1 心电滤波方法 |
| 3.4.2 R波识别方法 |
| 3.4.3 二次样条小波变换识别R波 |
| 3.5 特征提取 |
| 3.5.1 现有特征提取方法 |
| 3.5.2 提取小波系数作为特征向量 |
| 3.6 学习算法 |
| 3.6.1 主成分分析 |
| 3.6.2 决策树分类 |
| 3.6.3 实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 系统实现 |
| 4.0 引言 |
| 4.1 软硬件平台 |
| 4.1.1 硬件平台 |
| 4.1.2 软件平台 |
| 4.2 功能需求 |
| 4.2.1 串口通信 |
| 4.2.2 显示 |
| 4.2.3 报警 |
| 4.2.4 参数设定 |
| 4.2.5 心电智能分析 |
| 4.3 系统架构 |
| 4.4 子功能实现 |
| 4.4.1 心电智能检测 |
| 4.4.2 串口传输 |
| 4.4.3 图形界面 |
| 4.4.4 报警 |
| 4.4.5 参数设置 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.2 本文的不足及下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 研究生期间发表的论文和参与的项目 |
（10）基于蓝牙的心电采集和传输系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 论文章节安排 |
| 第二章 系统相关技术及总体方案设计 |
| 2.1 心电图基本知识 |
| 2.1.1 心电波形产生的机理 |
| 2.1.2 心电信号波形特点 |
| 2.1.3 移动环境心电监测常见的干扰 |
| 2.1.4 心电图导联 |
| 2.2 蓝牙通讯 |
| 2.2.1 蓝牙技术概述 |
| 2.2.2 蓝牙协议栈简介 |
| 2.3 总体设计方案 |
| 2.3.1 心电采集模块方案设计 |
| 2.2.2 中心控制模块和蓝牙通讯模块方案设计 |
| 第三章 系统硬件设计 |
| 3.1 总体设计 |
| 3.2 采集调理电路设计 |
| 3.3 中心控制电路设计 |
| 3.3.1 主控芯片的选型 |
| 3.3.2 微控制器最小系统和启动配置 |
| 3.3.3 ADC芯片选型和接口电路 |
| 3.3.4 RS232接口电路 |
| 3.4 蓝牙通讯模块 |
| 第四章 心电滤波算法设计 |
| 4.1 常用心电数字滤波算法 |
| 4.2 50Hz工频干扰滤波算法 |
| 4.3 脉冲噪声滤波算法 |
| 4.4 加权递推平均滤波法 |
| 第五章 传输协议设计 |
| 5.1 数据发送端协议设计 |
| 5.2 数据接收端协议设计 |
| 第六章 系统软件设计与实现 |
| 6.1 软件开发环境的介绍 |
| 6.2 软件总体设计 |
| 6.3 子模块设计 |
| 6.3.1 时钟软件模块 |
| 6.3.2 导联脱落软件模块 |
| 6.3.3 ADC转换软件模块 |
| 6.3.4 定时采样软件模块 |
| 6.3.5 数据发送软件模块 |
| 第七章 系统测试结果和分析 |
| 第八章 总结与展望 |
| 8.1 总结 |
| 8.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
四、家用数字型心电监护仪的研制（论文参考文献）
- [1]腕式可穿戴多参数睡眠呼吸监测系统的研制[D]. 袁懋结. 深圳大学, 2020(10)
- [2]便携式心电检测设备的心律失常分析算法研究[D]. 赖汝楠. 重庆大学, 2018(09)
- [3]老年人远程心电监测仪的人性化设计研究[D]. 范富彦. 西安工程大学, 2017(06)
- [4]便携式远程多参数监护仪的临床应用价值及准确性评估[D]. 郭平. 华中科技大学, 2017(04)
- [5]便携式多生理参数实时监测系统设计[D]. 时局. 大连交通大学, 2016(01)
- [6]基于Android系统的家用便携式心电检测仪的设计[D]. 郭伟. 重庆大学, 2016(03)
- [7]便携式监护仪的设计与研究[D]. 牛宝. 兰州交通大学, 2016(04)
- [8]便携式心电监护系统的软件设计[D]. 申若亮. 浙江大学, 2015(01)
- [9]基于ARM平台的家用智能多参数心电监护仪的设计与实现[D]. 张月峰. 南京大学, 2013(10)
- [10]基于蓝牙的心电采集和传输系统设计与实现[D]. 徐涵. 东华大学, 2013(06)