一、应用计算机生物信号实时记录分析系统描记血压和腔内压（论文文献综述）
董晓青,李金莲,李娜[1]（2021）在《信息化集成化信号系统在机能教学中的应用》文中认为信息化教学是时代发展的要求,实现信息化和网络化的生物信号采集处理系统的更新换代迫在眉睫。信息化集成化生物信号采集系统采用一体化设计原则,集成多种实验设备,操作简便,数据采集和处理结果准确、可靠,正逐步应用于医学机能学实验教学,改善医学院校教学环境,提高了教学质量。学校在2019年9月对四个机能学实验室进行全面升级改造,购置成都泰盟生产的BL-420I信息化集成化信号系统24套。文章对信息化集成化生物信号采集系统在医学机能学实验教学中的应用与体会进行总结,为今后机能学实验室设备更新和基础建设,提高实验教学质量提供参考。
焦佳琛[2]（2021）在《面部血流活动信号感知与悲伤情绪分析》文中研究指明情绪是一种复杂的心理现象,由它引起的生理反应被称为生理唤醒,会导致心率、血压等生理信号变化。其中悲伤情绪容易致使人们罹患心血管疾病、认知障碍和心理障碍,伤害人们的心理健康和身体健康。尽管人们亟待检测潜在的悲伤情绪,但目前主流的情绪检测方法存在着诸多不足:以报告问卷为代表的心理测量在很大的程度上依赖于人们对事件的主观反映,受感觉因素的影响大;以脑电信号为代表的生物测量准确度高,但它们需要专业设备的辅助与专业人士的协助,使用不方便。光电容积脉搏波描记法是一种新型的非接触式实时面部血流信号测量方法。该方法通过分析面部视频中入射皮肤并后向散射的光线的成分和强度的变化,得到心率、血压和心率变异性等面部血流信号,再通过分析三种信号十个特征值与心理状态间的映射关系,可以得到被试的情绪状态。基于该方法的原理,本文构建一种新型远程、隐蔽及无接触的心理测量方法,解决了传统心理测量中存在的主观性高、专业性高、使用不方便和不适感等问题。主要工作如下:（1）光电容积脉搏波描记法的心率信号测量方法优化。通过双区域的数据采集、去除伪影影响和多角度面部识别,使优化后的方法能够在面部六自由度运动和遮罩下准确地测量心率。与电子血压计的测量结果相比,准确率达到97%。（2）基于多区域脉搏波相位差的血压测量方法。通过脉搏波在面部子区域传播的相位差推导脉搏波传输时间,根据该时间与血压的线性计算模型,输出收缩压和舒张压的数值,准确率94%。同时基于环形四极法估算平均动脉压,建立平均动脉压与心率的关系式,准确率达到96%,解决了因为血压每分钟输出一次而导致的数据量少等问题。（3）心率变异性的时域与频域特征分析。提取心率变异性的时域特征,并使用不同方法对其频域特征进行插值处理与功率谱分析,得到的结果受噪声影响更小,峰值曲线更加平滑。（4）血流信号与悲伤情绪的关系与判别。采用三种信号十个特征值,构建激活度—愉悦度二维评价标准,使用Aff-Wild2数据集进行仿真实验,证明程序远程无接触判别悲伤情绪方法的可行性,准确率为85%。研究结果表明,可以通过摄像机远程无接触地、连续地拍摄面部视频,分析面部血流信息的变化,构建一套客观的、专业的悲伤情绪评价方法。
张自豪[3]（2021）在《基于可穿戴设备的社区监护系统》文中指出随着人们的生活水平显着提升,人口老龄化成为我国发展面临的重要问题之一。对于老年群体尤其是空巢、独居等特殊人群来说,慢性疾病和意外事故更容易造成无法挽回的伤害。因此,通过将监护系统与物联网技术相结合实现远程监护老人的多种生理参数,同时对老人的跌倒行为进行识别,可以有效满足老人日常生活的多种监护需求,使得老年在家中得到监护服务。当前我国的医疗资源分布还不够均衡,依托社区医院的医疗模式还不成熟,所以对于社区监护系统的研究具有一定的经济价值和社会意义。在此背景下,本文设计了一种基于可穿戴设备的社区监护系统,该系统硬件包括自研的监测设备、数据接收设备以及监护平台所需的智能设备。可穿戴监测设备实现多种体征如心率、血氧、血压、体温等生理参数的连续测量,同时实现跌倒行为的检测。为了摆脱传统手机作为数据接收设备的束缚,监测设备将多体征参数信息和跌倒信息形成数据包,并通过LoRa无线通信技术传输给数据接收设备,数据接收设备远距离接收数据包并实时上传至系统服务器,系统服务器对数据进行存储和管理。最后通过应用软件实现对老人基本信息、医疗数据的管理以及获取实时监测数据和医疗资讯等。在监测设备的研发阶段,针对跌倒检测算法,考虑到设备佩戴的舒适度问题,通过分析腕部运动姿态特征进行跌倒行为研究。首先使用SVM方法获取最优观察窗和特征值,然后通过对有效特征判断和姿态判断相结合,设计了一种基于多级阈值的跌倒检测算法,在实际应用中效果良好。针对各体征检测算法,为了提升舒适度通过多路光电传感器采集PPG信号,并使用平滑滤波和三次样条插值对脉搏波信号进行预处理。在血压检测方面,采用一种个体化参数标定的方法提升血压测量精度。其次,在体温检测方面,为了更快更准的获取医用体温,通过对数据采集和拟合设计了一种基于多传感器的体温检测算法。在对监护系统的测试工作中,分别对监测设备的各种功能和无线传输性能进行测试,并记录和分析测试数据。通过实验验证,监测设备满足设计要求和监护需求,同时监护平台应用软件满足基本的应用功能。因此,该系统适合在社区、养老机构等场景下推广使用。
刘佳[4]（2020）在《基于智能马桶的血压评估系统的设计与实现》文中研究表明高血压（Arteriosclerosis）是人类生命的隐形杀手之一。据世界卫生组织（WHO）报告,全球因高血压而死亡的人超过1500万。近年来随着人们的生活方式和饮食结构的改变,高血压患病人群正越来越趋于年轻化。因此,早期发现和预防对保证人们的健康具有重要意义。为减少患病率、实现对全年龄段人群高血压健康状况长期监测,本文针对血压这个健康参数,设计并实现了一种基于智能马桶平台的血压健康状况评估系统。本文将硬件系统、软件系统以及基于心电信号的一种血压评估分析方法三者相结合,构成了一种健康状况评估装置系统。智能马桶的硬件系统是装置的重要组成部分,外围的辅助电路与应用软件都是植建在此体系上,因此在系统上采用模块化设计,包括信号采集模块和嵌入式处理模块。第一,根据实际采集需要设计创新出一套智能马桶采集装置,在桶圈周围设计出“耳朵”并内置电极片,既可以如厕,也能手握住两边耳圈,进行信号采集。系统还包括了STM32最小处理器设计模块、电源电平转换设计模块、电源滤波放大电路模块、串口通信电路设计和电极片选型参考安排等工作。第二,软件平台则包括了开发平台环境、应用软件数据流等部分。开发平台环境使用的是集成开发工具IAR环境,搭建此平台需要进行系统内核配置、文件系统构建以及交叉编译环境兼容部署等任务,应用软件则是一款基于Android的个人用户信息数据系统,涵盖了实时采集的波形显示,血压（SBP/DBP）值等参数;第三,在血压计算方面,提出了一种基于心电信号的无创血压估计方法。首先,在时域上根据脉搏波与心电信号时程上的联系,提取R波和T波峰值点的时间间隔定义为相对脉搏波传导时间为特征,着重研究了相对脉搏波传导时间与传统脉搏波传导时间之间的相关性,并将提取的特征值与所测收缩压和舒张压进行线性拟合;最后提出了一种修正后的基于心电信号的血压评估公式。实验结果表明,相对脉搏波传导时间与传统脉搏波传导时间存在相关性且能够作为血压评估的特征参数,同时利用本文方法计算出的血压值和市面上电子血压计测量的血压值的平均误差较小,达到可实际应用的范围,在某些特定医疗环境下,具有显着的应用前景。综上所述,基于智能马桶平台的血压评估系统集如厕、血压评估功能为一体。一方面可用于日常家庭高血压的健康监护和长期监测;另一方面,提供了测试者的实验数据,有助于医生对高血压疾病患者做进一步的医学诊断,因此,未来在家庭、社区的应用市场前景一片光明。
夏冬[5]（2020）在《基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究》文中研究表明心率是人体最重要的生理参数之一,在临床诊断与病人的健康监护上起很大作用。心率异常是多种心血管疾病的高危因素,通过监测心率,可以提前预防很多心血管疾病的发生。目前,测量心率最准确的方法有心电图和脉搏血氧饱和度传感器等,医院中精度高但使用不便的心电图仪已不能满足人们对心脏进行日常监护的需求。因此基于光电容积脉搏波（Photo Plethysmo Graphy,简称PPG）技术的可穿戴式心率测量设备被广泛应用于心率监测领域。基于PPG的穿戴心率检测系统成本较低,应用比较普遍,但易受干扰,测量精度有待提高。PPG信号采集过程中,往往包含工频干扰、基线漂移、肌电噪声等信号,针对当前动态心率测量方法中存在心率监测准确度不高的缺点,提出使用深度学习算法对PPG信号去噪与心率检测。堆栈降噪自编码网络是一种无监督的深度学习模型,通过类似于深度网络的逐层叠加机制,由若干个降噪自编码器堆叠起来而成。本文对堆栈自编码器进行脉搏信号的去噪和检测展开了研究,其中第一部分是脉搏信号的去噪和心率测量,另一部分是心率异常检测研究。本文主要内容如下:（1）对PPG信号去噪,即如何消除PPG信号中运动噪声对进行可靠的心率测量的影响。同时,使用PPG信号测量心率。在生理参数检测中,心率可用于监测人体每日的运动量是否超标,也能够为医学诊断提供参考。对比傅里叶变换和小波变换,本文基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪,结合自适应阈值（ADT）方法计算心率,从而实现对运动状态下干扰严重的PPG信号进行心率测量。（2）使用PPG信号计算心率进行心率异常检测。每个测试者PPG信号都对应其独有特征,深度学习学习到这些特征内在规律。本文采用深度学习卷积神经网络分类方法,判别心率异常或正常的诊断。针对传统心率失常智能诊断中特征学习困难,且需要掌握大量的信号处理方法和诊断经验,提出直接从PPG信号数据出发对心率失常状态进行分类识别的新方法。该方法由于免除了智能诊断的显式特征提取阶段,从而能够减少人工参与因素,摆脱了对大量信号处理技术与诊断经验的依赖。实验所研究的方法对心率异常检测的实现具有较好的识别能力,能够完成心率失常特征的自适应提取,增强了医疗心率信号去噪和异常检测的智能性。
沙爱龙[6]（2020）在《RM6240系统在生理学实验教学中的应用》文中研究表明RM6240B/C生物信号采集处理系统是集生物信号采集、放大、显示、记录与分析为一体,是传统医学实验系统（由放大器、记录仪、刺激器和示波器组成）的换代产品,其功能强大,操作灵活。该文以生理学实验中的心血管活动的神经体液调节实验为例,介绍了RM6240B/C生物信号采集处理系统的组成、功能特点和使用方法,以供生理学实验教学和科研工作者参考。
邱宇,王持,齐开悦,沈耀,李超,张成密,过敏意[7]（2020）在《智慧健康研究综述:从云端到边缘的系统》文中进行了进一步梳理智慧健康是基于物联网的环境感知网络和传感基础设施的实时的、智能的、无处不在的医疗保健服务.得益于云计算、雾计算以及物联网等相关技术的快速发展,关于智慧健康的相关研究也逐渐步入正轨.近年来对于智慧健康的相关研究,主要从云端和边缘这2个主要方向展开,其中包含了云、雾计算,物联网传感器,区块链以及隐私和安全等相关技术.目前,在云和智慧健康的研究中,关注点在于如何利用云去完成海量健康数据的挑战和提升服务性能,具体包括健康大数据在云中的存储、检索和计算等相关问题.而在边缘,研究重点转变为健康数据的采集、传输和计算,具体包括用于采集健康数据的各类传感器和可穿戴设备、各类无线传感器技术以及如何在边缘处理健康数据并提升服务性能等.最后,对典型的智慧健康应用案例、区块链在智慧健康中的应用以及相关隐私和安全问题进行了讨论,并提出了智慧健康服务在未来的挑战和机遇.
王小荣,张玉平,姜华,杜舒婷,赵小祺,张立民,郭亚雄,冯妞妞,郜思齐,赵自刚[8]（2019）在《PowerLab生物信号采集系统在医学机能学教学中的应用与体会》文中研究表明PowerLab生物信号采集系统实现了对各类生物电信号的调理、放大、显示、记录、存储、处理及打印输出,操作简便,数据采集和处理结果准确、可靠,已广泛应用于生命科学领域,并逐步应用于医学机能学实验教学,改善了医学院校教学环境,提高了教学质量。本文对PowerLab生物信号采集系统在医学机能学实验教学中的应用与体会进行总结,为其进一步应用于医学机能学创新性实验教学夯实基础。
何江[9]（2019）在《碳-高分子复合二维薄膜的构筑及其在柔性电子皮肤领域的应用研究》文中研究表明电子皮肤可模仿人体皮肤对外界环境（包括对压力、温度及化学等刺激）的感知,因而可广泛应用于人工智能和医学诊断等领域。尽管近年来电子皮肤研究取得了长足进展,但仍然还存在感应材料的响应灵敏度不足、稳定性和抗干扰能力较差及感应的范围窄等诸多问题,这些限制了其实际应用。要解决以上问题,选用具有优异性能的活性材料和设计合理的器件结构是关键。石墨烯,因其优越的导电性、可弯曲性以及良好的化学可修饰性能成为制造高性能柔性传感器最常用的活性材料之一。然而,由于石墨烯本身无弹性,化学结构单一,因而在构筑柔性器件时,往往需要与柔软,结构丰富的高分子进行复合,同时又能尽量保持其本身性能。因此,研发出有效的方法将碳基材料与高分子有效复合,对开发出高性能柔性可穿戴器件至关重要。在本文作者开发新型高分子-碳材料的纳米仿生异质结结构与非对称复合结构来构筑电子皮肤。完成的主要工作如下:（1）通过仿生原理,合成石墨烯-聚多巴胺纳米异质结材料并使用其构筑高性能柔性水分子快速检测器件。该器件可以实现对说话,呼吸等引起的快速湿度波动信号的精确检测。以此为基础开发一套能够通过非接触方式监测呼吸,皮肤活动等人体关键生理指标的可穿戴系统。（2）构筑石墨烯-PDMS非对称复合体构筑高灵敏度(1875.53 kPa-1)和宽线性响应范围（0-40 kPa）的压敏柔性器件。将此器件集成到无线可穿戴系统发现可以很好解决目前脉搏传感器无法在人体日常活动干扰中精确采集脉搏信号的缺陷。（3）可拉伸褶皱弹性体/石墨烯膜非对称复合材料的制备。此工作意在为制备可拉伸性石墨烯电子皮肤提供一种新思路。同时,基于以上材料,本工作还开发设计了自供能人机交互电子皮肤。综上所述,本论文通过纳米复合方法制备了基于石墨烯-聚多巴胺纳米异质结材料高灵敏度快速响应的湿度传感器。同时,通过将界面自组装石墨烯膜与高分子弹性体进行非对称性复合,构筑了高灵敏度宽线性响应范围的压敏柔性器件和可拉伸自供能器件。这些器件有望应用于医疗和人机交互领域。
张磊[10]（2018）在《基于STM32的多参数心理测试仪设计》文中提出心理测试技术,是以生物电子学和心理学相结合,借助计算机手段完成的对被测人心理的测试和分析过程。心理测试仪,简称测谎仪,它是以心理测试技术为理论基础设计开发的一款电子设备,可以记录被测人多项生理反应的信息。在特定的测试环境中,测试人员可以通过这些测试数据判定被测试人员是否在说谎。现如今,随着社会的发展,心理测试仪设备不仅在公安司法行业得到广泛应用,在心理干预、婚姻情感分析、军队等特殊行业政治考核,甚至于企事业单位人员招聘等新领域也越来越发挥着重要作用。本论文基于国内心理测试仪产品的现状和现代电子技术的发展以及司法系统的新需求,研制了一款基于STM32的多参数心理测试仪设备。首先介绍了国内外心理测试技术的发展历程,以及相关技术的应用场景和发展趋势。同时说明了本课题的来源及本论文的主要研究内容,并对各章节内容进行了安排。其次通过对生理信号与心理情感的关联性进行阐述,引出了测谎技术的理论基础。主要对现阶段与心理测试技术相关且比较重要的几种生理参数进行了分析研究。在对几种可行方案的特点进行分析比较之后,采用优化方案设计了多参数心理测试仪设备的硬件系统,详细论述了每个模块（包括:主控芯片、网络通讯电路、系统电源模块、AD数据采集电路、多路生理信号调理电路、生理信号采集控制电路、环境温湿度采集电路等）的硬件电路设计。在分析研究的基础上,完成了相关模块的嵌入式软件设计及编程。采用了“模块化”、“规范化”的软件设计理念。主要包括:主程序模块、参数配置模块、实时波形数据上传模块、血压采集控制模块、脉搏血氧采集控制模块、温湿度采集模块、AD数据采集模块和AD数据处理模块等。为了利用上位机（PC）的强大运算能力来对心理测试信息进行融合、分析、聚类、判断等操作,设计并实现了上下位机的通信功能。最后,在软硬件各个子模块都正确无误后,进行综合联机调试:对系统采集到的各种原始波形参数经通信接口送到上位机（PC）中,由心理测试软件进行显示、分析运算,对样机进行“验证性”的联合测试,并根据对多人的测试结果进行统计分析,最后完成对多参数心理测试仪设备的性能评估。
二、应用计算机生物信号实时记录分析系统描记血压和腔内压（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、应用计算机生物信号实时记录分析系统描记血压和腔内压（论文提纲范文）
（1）信息化集成化信号系统在机能教学中的应用（论文提纲范文）
| 1 BL-420I信息化集成化信号采集系统概况 |
| 2 BL-420I信息化集成化信号采集系统在实验教学中的使用体会 |
| 2.1 仪器连接 |
| 2.2 系统的设置 |
| 2.3 动物实验 |
| 2.4 记录实验数据 |
| 2.5 急性右心衰竭模型的复制 |
| 2.6 抢救 |
| 2.7 数据分析与输出 |
| 3 经验与体会 |
| 3.1 一体化设计合理 |
| 3.2 通道智能识别，显示新的优势 |
| 3.3 培养学生综合能力，增加了师生互动的机会 |
| 3.4 采集分析的实验图形和数据准确稳定 |
| 3.5 严谨有序的实验教学环境 |
| 4 小结 |
（2）面部血流活动信号感知与悲伤情绪分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究课题的背景及意义 |
| 1.1.1 情绪的重要性 |
| 1.1.2 现有应用产品 |
| 1.2 生理信号综述 |
| 1.2.1 心率信号 |
| 1.2.2 血压信号 |
| 1.2.3 光电容积脉搏波描记法 |
| 1.2.4 其他信号 |
| 1.3 情绪模型与生理唤醒 |
| 1.3.1 情绪模型 |
| 1.3.2 情绪与面部血流信号的关系 |
| 1.4 论文的主要内容与章节安排 |
| 1.4.1 主要内容 |
| 1.4.2章节安排 |
| 第2章 心率信号测量方法优化与实验验证 |
| 2.1 感兴趣区域选取和追踪 |
| 2.2 心率的计算 |
| 2.3 心率提取实验 |
| 2.3.1 实验设备 |
| 2.3.2 稳定性实验 |
| 2.3.3 数据的提取 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 三种血压值的计算与实验验证 |
| 3.1 血压的测量原理 |
| 3.2 心率和平均动脉压的关系 |
| 3.3 数据的提取 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 心率变异性的计算与实验验证 |
| 4.1 心率变异性的分析指标 |
| 4.2 实验步骤 |
| 4.2.1 预处理 |
| 4.2.2 阈值和峰值检测 |
| 4.2.3 峰间间隔检测 |
| 4.2.4 插值方案 |
| 4.2.5 功率谱分析 |
| 4.3 数据的提取 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 血流信号与悲伤情绪的关系模型与判别 |
| 5.1 数据集选择 |
| 5.2 实验数据 |
| 5.3 特征对比 |
| 5.4 结果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 专业名词注释 |
| 主要符号说明 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间完成论文及科研成果 |
（3）基于可穿戴设备的社区监护系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 监护系统研究现状 |
| 1.2.2 监测设备研究现状 |
| 1.2.3 医疗监护发展趋势 |
| 1.3 论文的组织结构 |
| 第2章 系统总体设计 |
| 2.1 系统需求分析 |
| 2.1.1 功能需求分析 |
| 2.1.2 非功能需求分析 |
| 2.2 系统方案设计 |
| 2.2.1 系统总体设计 |
| 2.2.2 系统功能设计 |
| 2.3 无线通信方案选择 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 监护系统相关算法分析与研究 |
| 3.1 体征检测算法 |
| 3.1.1 脉搏波信号分析与处理 |
| 3.1.2 心率检测 |
| 3.1.3 血氧检测 |
| 3.1.4 血压检测 |
| 3.1.5 体温检测 |
| 3.2 跌倒检测算法 |
| 3.2.1 跌倒检测技术分析 |
| 3.2.2 日常行为分析 |
| 3.2.3 姿态特征分析 |
| 3.2.4 基于SVM的跌倒检测算法 |
| 3.2.5 基于多级阈值的跌倒检测算法 |
| 3.2.6 算法测试与比较 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 监护系统硬件设计 |
| 4.1 系统硬件整体方案 |
| 4.2 主控制器电路设计 |
| 4.2.1 监测设备处理器选择 |
| 4.2.2 数据接收设备处理器选择 |
| 4.3 体征信息采集模块电路设计 |
| 4.3.1 体温检测模块电路设计 |
| 4.3.2 心率血氧检测模块电路设计 |
| 4.3.3 血压检测模块电路设计 |
| 4.4 运动姿态传感器电路设计 |
| 4.5 LoRa无线通信模块电路设计 |
| 4.6 其它电路设计 |
| 4.6.1 显示电路 |
| 4.6.2 蜂鸣器电路 |
| 4.6.3 电源电路 |
| 4.6.4 以太网模块电路 |
| 4.7 硬件系统实物 |
| 4.8 本章小结 |
| 第5章 监护系统硬件程序设计 |
| 5.1 监测设备总体程序设计 |
| 5.1.1 脉搏波信号采集与特征点提取 |
| 5.1.2 心率获取 |
| 5.1.3 血氧获取 |
| 5.1.4 血压获取 |
| 5.1.5 体温获取 |
| 5.1.6 跌倒检测 |
| 5.2 数据接收设备程序设计 |
| 5.3 硬件功能测试 |
| 5.4 LoRa传输性能测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 社区监护平台设计 |
| 6.1 系统网络层设计 |
| 6.2 系统服务器设计 |
| 6.2.1 系统服务器框架设计 |
| 6.2.2 Http协议 |
| 6.2.3 数据库设计 |
| 6.3 社区医院监护网站设计 |
| 6.4 社区健康APP设计 |
| 6.5 应用软件测试 |
| 6.5.1 网页客户端测试 |
| 6.5.2 移动客户端测试 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 未来展望 |
| 参考文献 |
| 硕士学位攻读期间获得的学术成果 |
| 致谢 |
（4）基于智能马桶的血压评估系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.1.1 心血管领域研究现状 |
| 1.1.2 血压检测方面研究进展 |
| 1.2 论文内容及创新点 |
| 第二章 心电图知识与系统平台设计方案 |
| 2.1 心电信号产生机制 |
| 2.1.1 心电的产生和特点 |
| 2.1.2 心电图波形特征 |
| 2.1.3 心电噪声干扰 |
| 2.2 系统开发平台介绍 |
| 2.2.1 嵌入式系统 |
| 2.2.2 Protel DXP在硬件电路中设计介绍 |
| 2.2.3 Matlab在工程实验中作用 |
| 2.2.4 STM32平台 |
| 2.3 系统设计方案 |
| 2.3.1 智能马桶平台硬件系统 |
| 2.3.2 智能马桶平台软件系统 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 智能马桶硬件系统 |
| 3.1 平台概述及需求 |
| 3.1.1 功能需求 |
| 3.1.2 传统心电信号采集装置 |
| 3.2 心电信号采集模块和最小系统设计 |
| 3.2.1 设计目标 |
| 3.2.2 心电信号传感器选型 |
| 3.2.3 心电信号电路设计 |
| 3.2.4 微处理器系统最小设计 |
| 3.3 嵌入式系统外围电路介绍 |
| 3.3.1 电平转换电路 |
| 3.3.2 电源模块电路设计 |
| 3.3.3 放大滤波电路 |
| 3.3.4 无线通信模块 |
| 3.3.5 串口数据通信电路 |
| 3.4 采集平台设计和电极片选型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 交互软件和数据处理流的设计和实现 |
| 4.1 开发软件平台 |
| 4.1.1 ADO程序烧录 |
| 4.1.2 Processing软件配置 |
| 4.1.3 软串口功能设计 |
| 4.1.4 AD数模转换功能设计 |
| 4.2 上位机设计 |
| 4.2.1 界面设计 |
| 4.2.2 用户登录界面设置 |
| 4.2.3 个人数据中心 |
| 4.2.4 通信模块传输协议 |
| 4.2.5 网络数据传输 |
| 4.2.6 Socket通信 |
| 4.3 血压算法模型实现 |
| 4.3.1 算法流程图 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于心电信号的血压评估方法 |
| 5.1 背景介绍 |
| 5.2 基于心电的血压评估方法 |
| 5.2.1 数据采集方案及平台 |
| 5.2.2 数据处理 |
| 5.3 心电与血压的相关性分析 |
| 5.3.1 心电信号的特征选取 |
| 5.3.2 心电信号与脉搏波信号时程关系 |
| 5.3.3 实验结果优劣评价指标 |
| 5.4 实验模型 |
| 5.4.1 基于心电信号的血压估算模型建立 |
| 5.4.2 基于心电信号的血压评估公式 |
| 5.5 验证性实验 |
| 5.5.1 根据如厕不同状态下血压和心电信号相关数据分析 |
| 5.5.2 不同时实际测量血压值和评估公式计算结果对比 |
| 5.6 结论 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录1 攻读硕士学位期间申请的专利 |
| 附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（5）基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 脉搏波 |
| 2.1.1 脉搏波特征点 |
| 2.1.2 脉搏波特征参数提取 |
| 2.1.3 光电容积脉搏波描记法 |
| 2.2 PPG信号的去噪方法 |
| 2.2.1 小波变换 |
| 2.2.2 小波变换多尺度空间下的脉搏波预处理 |
| 2.3 心率和心率检测方法 |
| 2.3.1 心率与心率变异性 |
| 2.3.2 心率变异性分析 |
| 2.3.3 心率检测算法 |
| 2.4 深度学习网络模型 |
| 2.4.1 深度学习框架 |
| 2.4.2 自动编码器(AUTOENCODER) |
| 2.4.3 降噪自动编码器(DENOISING AUTOENCODER) |
| 2.4.4 堆栈降噪自编码网络 |
| 2.5 基于深度学习的脉搏波信号分类 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于堆栈自编码器的PPG信号去噪和心率测量 |
| 3.1 PPG信号实验数据获取 |
| 3.1.1 校企合作单位的数据集 |
| 3.1.2 MIT-BIH数据库及数据获取 |
| 3.2 PPG信号的去噪 |
| 3.2.1 傅里叶变换信号去噪 |
| 3.2.2 小波变换信号去噪 |
| 3.2.3 堆栈自编码器网络模型 |
| 3.2.4 基于堆栈自编码器的PPG信号去噪 |
| 3.3 PPG信号的心率测量 |
| 3.3.1 基于秒表的脉搏心率测量 |
| 3.3.2 基于小米运动手环的PPG信号心率测量 |
| 3.3.3 基于自适应阈值(ADT)和pan_tompkin算法的心率测量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的PPG信号心率异常检测 |
| 4.1 PPG信号深度学习心率异常检测 |
| 4.1.1 PPG信号特征提取 |
| 4.1.2 PPG信号心率异常检测 |
| 4.2 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）RM6240系统在生理学实验教学中的应用（论文提纲范文）
| 1 RM6240B/C生物信号采集处理系统的组成 |
| 2 RM6240B/C生物信号采集处理系统在生理学实验教学中的应用介绍（以心血管活动的神经体液调节实验为例） |
| 2.1 材料与器械 |
| 2.2 动物手术操作 |
| 2.3 连接实验装置 |
| 2.4 实验参数的设置及采样 |
| 2.5 添加标记 |
| 2.6 停止实验 |
| 2.7 测量分析 |
| 3 结语 |
（7）智慧健康研究综述:从云端到边缘的系统（论文提纲范文）
| 1 云端的智慧健康 |
| 1.1 健康大数据在云端的存储 |
| 1.1.1 面向数据复杂性优化的存储 |
| 1.1.2 高可靠性和高容错性的存储 |
| 1.1.3 基于隐私和安全保护的存储 |
| 1.2 健康大数据在云端的检索 |
| 1.2.1 医学信息检索 |
| 1.2.2 医学图像检索 |
| 1.3 健康大数据在云端的计算 |
| 1.3.1 在云端做医疗大数据处理 |
| 1.3.2 利用云缓解边缘医疗设备压力 |
| 2 边缘的智慧健康 |
| 2.1 智慧健康数据的采集 |
| 2.1.1 传感器技术 |
| 2.1.2 智能可穿戴设备 |
| 2.2 智慧健康数据在边缘的计算 |
| 2.2.1 雾计算和智慧健康 |
| 2.2.2 利用雾来提高智慧健康服务 |
| 2.3 智慧健康的无线传输技术 |
| 2.3.1 无线通信标准 |
| 2.3.2 体域网技术的发展 |
| 3 从云到端的智慧健康应用案例 |
| 3.1 健康监测系统 |
| 3.2 疾病预测和防范 |
| 3.3 智能健康硬件 |
| 3.4 其他应用 |
| 4 智慧健康的新机遇-区块链 |
| 4.1 健康数据共享 |
| 4.2 促进医学研究 |
| 4.3 改善制药工业安全问题 |
| 4.4 智慧健康支撑平台 |
| 5 智慧健康的隐私和安全 |
| 5.1 电子健康记录 |
| 5.2 基于属性加密的访问控制 |
| 5.3 可撤销ABE |
| 5.4 客户端安全 |
| 6 挑战和机遇 |
| 6.1 物端能耗和性能设计折中 |
| 6.2 异构化数据和多样化应用 |
| 6.3 医疗大数据感知的系统 |
| 6.4 个人数据隐私和安全 |
| 6.5 自适应的边缘资源融合 |
| 6.6 高可靠高可用的系统设计 |
| 7 总 结 |
（8）PowerLab生物信号采集系统在医学机能学教学中的应用与体会（论文提纲范文）
| 1 PowerLab生物信号采集系统简介 |
| 2 PowerLab生物信号采集系统在医学机能学实验教学中的应用 |
| 2.1 实验前的准备 |
| 2.2 系统的设置 |
| 2.3 动物实验 |
| 2.4 实验记录开始/停止 |
| 2.5 复制失血性休克模型 |
| 2.6 抢救 |
| 2.7 数据分析与输出 |
| 3 经验与体会 |
| 3.1 实现传统生物信号采集系统的功能 |
| 3.2 显现新的优势 |
| 3.3 促进了实验教学中心建设 |
| 3.4 培养学生综合能力 |
| 3.4.1 培养学生实践能力 |
| 3.4.2 拓宽学生视野 |
| 3.4.3 培养学生科研思维 |
| 4 小结与展望 |
（9）碳-高分子复合二维薄膜的构筑及其在柔性电子皮肤领域的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 电子皮肤的研究现状 |
| 1.2.1 电子皮肤的发展简史 |
| 1.2.2 电子皮肤材料涉及的关键科学问题及技术难点 |
| 1.2.3 电子皮肤的应用 |
| 1.2.4 电子皮肤在可穿戴健康监测方面的应用 |
| 1.2.5 电子皮肤领域的发展趋势及展望 |
| 1.3 制造柔性电子皮肤的材料与结构 |
| 1.3.1 柔性电子皮肤对材料的要求 |
| 1.3.2 实现电子器件柔性化的两种策略 |
| 1.4 高分子材料在电子皮肤领域的应用 |
| 1.4.1 作为柔性基底材料 |
| 1.4.2 作为响应性活性材料 |
| 1.4.3 作为导电材料 |
| 1.4.4 高分子材料制备电子皮肤的优势及面临的挑战 |
| 1.5 碳纳米材料在电子皮肤领域的应用 |
| 1.5.1 纳米碳材料优势 |
| 1.5.2 纳米碳材料应用范围 |
| 1.5.3 纳米碳材料的制备工艺方法 |
| 1.5.4 纳米碳材料在电子皮肤领域应用存在的挑战 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 第2章 石墨烯-聚多巴胺纳米异质材料可穿戴器件的构筑 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验部分 |
| 2.2.1 实验材料及前处理 |
| 2.2.2 仪器设备 |
| 2.2.3 全文样品编号对照表 |
| 2.2.4 样品制备 |
| 2.3 结果与讨论 |
| 2.3.1 GO,RGO-PDA及 GNCP形貌及化学结构研究 |
| 2.3.2 GNCP传感器性能定量表征研究 |
| 2.3.3 传感机理分析 |
| 2.3.4 基于湿度波动信号的声纹防伪系统构筑 |
| 2.3.5 基于湿度波动信号的呼吸传感器件构筑 |
| 2.3.6 非接触式皮肤活动及健康监测器件的构筑 |
| 2.4 本章总结 |
| 第3章 基于石墨烯-PDMS压敏电子皮肤器件构筑 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 实验部分 |
| 3.2.1 实验材料及前处理 |
| 3.2.2 仪器设备 |
| 3.2.3 样品制备 |
| 3.3 结果与讨论 |
| 3.3.1 石墨烯薄膜结构表征 |
| 3.3.2 石墨烯薄膜性能表征及调控 |
| 3.3.3 石墨烯-微纳结构非对称复合弹性体结构及形貌表征 |
| 3.3.4 压力传感器工作机理及模拟计算分析 |
| 3.3.5 传感器性能表征 |
| 3.4 基于压力传感器的可穿戴器件构筑 |
| 3.4.1 基于压敏传感器的可穿戴哑语检测器件的构筑 |
| 3.4.2 基于压敏传感器的可穿戴肢体关节活动检测器件的构筑 |
| 3.4.3 基于压敏传感器的可穿戴呼吸波监测器件的构筑 |
| 3.4.4 基于压敏传感器的可穿戴脉搏波监测器件的构筑 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 褶皱石墨烯-PDMS自供能电子皮肤器件的构筑 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验部分 |
| 4.2.1 实验原料及前处理 |
| 4.2.2 仪器设备 |
| 4.2.3 样品制备 |
| 4.3 结果与讨论 |
| 4.3.1 褶皱状石墨烯-PDMS非对称复合体表征 |
| 4.3.2 材料可拉伸机理探讨及性能表征 |
| 4.3.3 纳米发电机工作机理探讨及性能表征 |
| 4.4 电子皮肤阵列的构筑及其在人机交互系统方面的应用 |
| 4.4.1 电子皮肤阵列的构筑 |
| 4.4.2 电子皮肤的人机交互系统的构筑原理及硬件构架设计 |
| 4.4.3 电子皮肤的人-计算机交互系统原型 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 结论与展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（10）基于STM32的多参数心理测试仪设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状和发展趋势 |
| 1.2.1 概述 |
| 1.2.2 心理测试技术的应用 |
| 1.2.3 心理测试技术的发展前景 |
| 1.3 课题来源、主要研究内容及各章节安排 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 课题主要研究内容 |
| 1.3.3 具体章节安排 |
| 第2章 心理测试技术原理和系统方案设计 |
| 2.1 心理测试技术原理 |
| 2.1.1 生理信号与心理情感的关系 |
| 2.1.2 测谎技术的理论基础 |
| 2.1.3 常用生理信号及检测 |
| 2.2 多参数心理测试仪系统方案设计 |
| 2.2.1 系统总体设计任务 |
| 2.2.2 系统总体设计方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 多参数心理测试仪电路设计 |
| 3.1 主控芯片选型与网络接口电路设计 |
| 3.1.1 主控芯片选型及基本外围电路设计 |
| 3.1.2 网络接口电路设计 |
| 3.2 电源系统设计 |
| 3.3 A/D转换电路 |
| 3.4 多参数生理信号采集电路 |
| 3.4.1 心电采集电路 |
| 3.4.2 呼吸采集电路 |
| 3.4.3 脉搏血氧采集电路 |
| 3.4.4 皮电采集电路 |
| 3.4.5 血压采集电路 |
| 3.4.6 体温采集电路 |
| 3.4.7 动作采集电路 |
| 3.5 环境温湿度采集 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 系统软件流程与设计 |
| 4.1 主控芯片软件开发环境简介 |
| 4.2 软件流程及设计 |
| 4.2.1 主程序模块 |
| 4.2.2 参数配置模块 |
| 4.2.3 实时波形数据上传模块 |
| 4.2.4 血压采集控制模块 |
| 4.2.5 血氧脉搏控制模块 |
| 4.2.6 温湿度采集模块 |
| 4.2.7 AD数据采集模块 |
| 4.2.8 AD数据处理模块 |
| 4.3 通信协议设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 上位机软件及系统测试 |
| 5.1 设备整机及接口说明 |
| 5.1.1 传感器套件 |
| 5.1.2 设备整机及接口 |
| 5.1.3 配套座椅 |
| 5.2 上位机软件平台介绍 |
| 5.2.1 系统登陆 |
| 5.2.2 主页 |
| 5.2.3 设置 |
| 5.3 心理测试及结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 本课题论文总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
四、应用计算机生物信号实时记录分析系统描记血压和腔内压（论文参考文献）
- [1]信息化集成化信号系统在机能教学中的应用[J]. 董晓青,李金莲,李娜. 继续医学教育, 2021(10)
- [2]面部血流活动信号感知与悲伤情绪分析[D]. 焦佳琛. 汕头大学, 2021(02)
- [3]基于可穿戴设备的社区监护系统[D]. 张自豪. 广西师范大学, 2021(09)
- [4]基于智能马桶的血压评估系统的设计与实现[D]. 刘佳. 南京邮电大学, 2020(03)
- [5]基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究[D]. 夏冬. 湖北工业大学, 2020(03)
- [6]RM6240系统在生理学实验教学中的应用[J]. 沙爱龙. 创新创业理论研究与实践, 2020(05)
- [7]智慧健康研究综述:从云端到边缘的系统[J]. 邱宇,王持,齐开悦,沈耀,李超,张成密,过敏意. 计算机研究与发展, 2020(01)
- [8]PowerLab生物信号采集系统在医学机能学教学中的应用与体会[J]. 王小荣,张玉平,姜华,杜舒婷,赵小祺,张立民,郭亚雄,冯妞妞,郜思齐,赵自刚. 卫生职业教育, 2019(15)
- [9]碳-高分子复合二维薄膜的构筑及其在柔性电子皮肤领域的应用研究[D]. 何江. 中国科学院大学(中国科学院宁波材料技术与工程研究所), 2019(01)
- [10]基于STM32的多参数心理测试仪设计[D]. 张磊. 杭州电子科技大学, 2018(01)