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脉搏检测系统设计及其信号处理算法研究
资料介绍
从传统中华医学著名的脉诊,到现代医学对心血管系统及其疾病的深入研究,充分说明了人体脉搏与疾病尤其是心血管类疾病之间的密切关系。脉搏信号中含有许多生理信息,常对脉搏进行检测和信息分析,便于对人体生理健康状况的变化趋势做到早了解、早诊断,从而进行早防御、早治疗。 本文分析研究了现有的脉搏信号测量技术及其处理方法,以单片机作为下位机,利用AT89S52单片机设计和实现了脉搏信号采集装置,以PC机作为上位机,利用Delphi强大的数据库支持特性和Delphi与Matlab混合编程技术,开发了脉搏信号辅助诊断系统。该系统界面友好,操作简单,数据处理能力强,实现了脉搏信号的采集,脉搏波形的实时显示、回放等功能。将现代信号处理技术应用于脉搏信号诊断系统中,完成了脉搏信号滤波、时域分析,实现了脉搏信号特征值提取等操作。并实验了脉搏信号的实际采集,对脉搏信号的特征提取进行了深入系统的研究,通过临床病人脉搏数据的采集和处理证明了该系统的有效性和可应用性。 本文利用现代信号处理技术研究了脉搏信号处理算法,提出了自适应的算术平均滤波法和阈值法两种算法,准确提取了脉搏信号的时域特征点。针对硬件滤波的不足,提出了自适应空域相关滤波的脉搏信号去噪算法。 本文将Hilbert-Huang变换算法应用于脉搏信号分析中,利用经验模态分解实现了脉搏信号去噪:计算了Hilbert谱和边际谱,并与传统的小波谱和傅里叶谱进行了比较,结果表明Hilbert谱比小波变换所建立的时频分布具有好的时频分辨率,解决了时间分辨率和频率分辨率互相影响的问题,边际谱比傅里叶谱有更准确的物理意义;对经验模态分解得到的各模态分量能量进行了研究,提出了模态能量商的概念。 在脉搏信号中具有重要综合价值的生理参数K值已被实践证明了其较好的应用性,本文以K值作为评价的标准,对临床采集的高血压病人脉搏信号和正常人分别在K值、潮波与主波比值、模态能量商等三方面进行了特征计算,结果表明模态能量商能够区分正常人与高血压病人,并且与高血压弦脉程度有较好的相关性。
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