一、心电测试仪的信号带宽设计研究（论文文献综述）
王瑞琦,亢岩岩,何斌[1]（2021）在《心脏HRV信号采集装置的设计与实现》文中提出设计了一款心率变异性信号采集装置,由前端心电信号采集模块、下机位信号数据处理模块和上机位图像处理显示模块组成。前端心电信号采集模块主要使用AD8232芯片做传感器,该芯片可以在运动或者远程电极端放置时产生噪声的情况下来提取、放大和过滤微弱的生物电信号。下机位信号数据处理模块主要使用Arduino开发板,得到前端采集模块传来的心电信号之后,利用Arduino IDE平台编写好的程序对收集到的心电信号数据作处理。上机位图像处理显示模块需要使用processing软件,得到开发板传来的数据,将数据转换为图像,实时显示在屏幕。软件编程方面需要Arduino的IDE平台和上机位processing两款软件的配合使用。提出一种相对简单廉价的设计方案来获取心电图信号,通过心电图信号的采集、分析来判断身体的健康状况,对于检测多种心血管方面的疾病有着重要意义。
安东港[2]（2020）在《基于毫米波雷达的生命体征信号检测研究》文中指出心跳和呼吸是人体重要的生命体征信号,检测方式有心电图仪（ECG）和光体积变化描记（PPG）。心电图仪和光体积都为接触式的检测方式,在对重感染的病人、重度烧伤患者体征信号检测时有很大的局限性。为了适应新的需求,非接触式生命体征信号检测技术的研究得到了极大的关注。毫米波雷达凭借带宽宽、波束窄、分辨率高、体积小便于携带等优点在健康医疗领域有着很大的应用前景。通过毫米波雷达检测呼吸和心跳引起的人体胸壁表面的运动,对回波信号进一步处理来提取呼吸和心跳速率。围绕毫米波雷达对生命体征信号检测进行了研究,本文主要研究内容如下:首先详细介绍了通过毫米波雷达检测生命体征信号的原理,并建立了信号检测和处理流程,其中包括信号采集、信号预处理和体征信号速率估计。在信号预处理中,通过构建雷达回波信号模型对雷达回波前端信号处理算法进行验证。随后对相位信号进行生命体征速率估计,在实际信号测试中,为了减少背景噪声的影响,使用均值滤波算法对前端信号进行平滑滤波。接下来采用了短时傅里叶变换（STFT）、变分模态分析（VMD）、滑窗-MUSIC算法对呼吸和心跳信号进行时频分析。对于STFT算法,选择合适的信号观察窗口长度来平衡频率分辨率和局部变化分辨能力之间的矛盾。对于滑窗-MUSIC算法,采用滑窗算法来加强MUSIC算法的实时性,对单人生命体征信号在一段时间内（190s）,检测准确率达到93.3%。通过对三种算法处理结果的对比分析发现,STFT算法更适用于在信号频谱复杂度较低的情况（比如对呼吸信号的频率估计）,VMD算法在心肺信号平稳的情况下时域信号分解效果较好,相较于其它两种方式滑窗-MUSIC算法抗谐波干扰能力强、频率分辨率高、准确度高。最后本文采用滑窗—MUSIC算法探讨在雷达与人体不同夹角的场景下、平躺和站立场景下、两人坐立场景下对生命体征信号检测的可能性。通过对实时测试结果的分析,在相对静止的场景下,该算法能够可靠的对生命体征信号进行检测,但是在走动场景下该算法可靠性弱。
董英雷,姜乃卓,葛中芹,庄建军[3]（2019）在《频谱分析仪综合实验系统设计和应用》文中进行了进一步梳理为进一步提升教学效果,培养学生的实践创新能力,设计了一种超外差结构的频谱分析仪综合实验系统,通过该实验系统学生可以全面深刻地掌握高频电路课程的核心知识。频谱分析仪采用模块化结构设计,各模块均可由学生独立设计和制作,并接入系统进行调试。仪器具有100 kHz的频率分辨率,频率测量范围为50 MHz～300 MHz,频谱曲线显示清晰,功率测量精度较高。试用表明,该频谱仪实验系统教学效果好,可作为简易频谱仪在高校实验室大范围推广。
赵凯[4]（2019）在《智能网络心电仪的研究与设计》文中认为论文以山东省科学院创新工程专项基金资助项目为背景展开。心脏病突发性强的特点决定了对心脏监护的重要性,心电图作为诊断心脏病的重要依据和方式,在心脏监护中扮演了重要的角色。为更好的对接现有云健康大数据平台,提高健康数据的准确性和稳定性,依托目前的科技发展水平和智能终端的普及,在现有心电监护设备的基础上,研究和设计一款十二导联智能网络化心电仪具有不言而喻的重要性。论文的主要研究和设计内容如下:1.详细研究了心电信号的形成及特点,并基于MATLAB仿真的形式,利用MIT-BIH Arrhythmia ECG数据对当前主要的滤波和降噪算法进行实验测试,提出了利用无线脉冲响应滤波、有限脉冲响应（FIR）滤波、小波变换算法和主成分分析法相结合的方式,进行心电仪在心电信号处理过程中具体滤波和降噪算法技术方案的设计。2.论文给出了本心电仪系统的具体硬件设计,利用低功耗、体积小和便于开发扩展的TI系列微控制器TM4C123GH6PM作为系统的主控制模块,同时利用集成心电采集前端ADS1298代替传统的基于分立元件和分立电路设计的心电图机,使得系统的功耗和体积大幅度减小。3.论文详细研究和设计了系统的软件,包括嵌入式终端软件和移动端应用程序。随着智能移动设备的普及,本心电仪利用移动智能终端进行最终心电图的展示,极大的方便了用户的操作使用,同时作为智能云健康检测仪的子模块,系统可以无痕对接现有的检测仪终端以及云数据平台,使用方便。4.最后基于心电模拟器和实际人体进行测试,包括运动干扰下的波形显示情况,获得了满意的滤波和降噪效果,通过对比正常心电信号和经由本系统采集展示的心电信号,可以看出误差在允许的范围内,验证了系统的设计。另外,本心电仪系统的输入频率范围在0.05Hz到150Hz之间,输入阻抗高达100MΩ,CMRR为110dB,50Hz工频干扰抑制比达到30dB,噪声仅为3μV,这些指标符合医药标准对于心电监护设备输入阻抗高、CMRR高、漂移抑制和噪声低等的要求,很好的对接了现有健康平台,也就是说,整个系统的设计达到了预期的研究和设计要求,具有较高的实际使用价值和应用意义。
王洪伟[5]（2017）在《基于STM32F103便携式心电监护仪的设计与实现》文中研究说明心脏病是危害人们健康的主要疾病之一,所以,设计一款连续24小时的跟踪记录的动态心电监护仪对早期发现心脏疾病,具有重要的临床意义。本文尝试采用电子技术与微机结合设计一种小型、轻便,具有实时ECG波形显示的便携式心电监护仪,该心电监护仪具有多款滤波器,抗干扰能力强,直观方便,是家庭首选的心电监护仪。在电子线路设计中,设计了一款电源电路,为各部分提供稳定的电源。设计了由威尔逊网络组成的导联选择电路。通过电路可在各导联之间相互切换。前置放大电路和右腿驱动电路设计中运用运放INA118来实现。电路中分别设计了0.05HZ—100HZ的带通滤波电路、主放大电路、50HZ和35HZ的陷波电路。能有效滤除各种频率的干扰。利用点阵液晶模块HG1286412B为显示元件,显示屏为128*64点阵,显示了心电波形图,实现了心电信号实时动态显示。通过软件滤波,进一步优化心电信号波形。本文设计采用单片机STM32F103为数字电路核心,控制外围电路工作。通过USB接口控制器CH372,可以方便将心电数据送至上位机,在上位机中波形进一步被优化,为医生提供有用的心电波形。论文对以上叙述的各方面进行了详细描述,基本达到设计要求。经调试分析,得到的波形和数据基本与实际相符。为今后进一步优化系统功能和准确性奠定了基础。系统整体体积小、便携式,适合在家庭中推广使用。
汪君军[6]（2017）在《无线可穿戴ECG监护系统研究与开发》文中研究说明心脏类疾病一直以来是威胁人类生命健康安全的“杀手锏”,心电诊断分析作为现代医学诊断的重要途径,通常是在医院及社区诊所完成的。由于心脏类疾病突发性较强,而传统的心电监护系统操作繁琐、心电读图实时性较差,普通人无法正确读取心电波形,不能满足个人及家庭随时随地的心电监护需求。患者常常因为不能进行及时心电监测,从而错失宝贵的抢救时间,甚至失去生命。因此无线可穿戴心电监护系统的设计对家庭及个人心电监护具有重要的意义。为了实现日常心电监护、心率异常分析,本文针对现有心电监护设备资源不足的问题,设计了无线可穿戴ECG监护系统。该系统可实现心电信号实时采集,心电波形及心率的实时显示,心电数据有效存储,同时系统通过蓝牙通信将采集到的数据发送到PC端监护中心软件,该软件能够完成心电波形和心率显示、储存查询及心率异常分析等功能。在硬件电路设计上,系统使用AD8232作为心电采集模块的前端模块,完成心电信号的采集、放大、高通滤波、低通滤波处理,以ARM Comrtex-M3内核STM32F103RBT6单片机为核心,完成A/D转换、心电信号的数字滤波处理。将处理后的数据以心电波形及心率形式实时显示,同时系统将心电数据存储到SD卡。另外,还可以通过蓝牙通信将采集到的心电数据发送到上位机监护中心软件上。在数字滤波处理上,针对中值滤波算法复杂度高的问题,提出了改进的快速中值滤波算法,该算法无需对心电数据进行排序就可以找到中值,进行滤波处理。大量仿真实验表明,该算法可以滤除高频噪声及脉冲干扰级噪声,有效保留原始心电信号。在监护中心软件设计上,本文采用Qt完成人机交互式界面中心软件开发。PC端通过蓝牙接收心电数据,并实时显示心电波形及心率,利用SQLite数据库完成数据存储查询及心率异常分析等功能。通过对系统软硬件功能和性能测试表明,本文设计的无线可穿戴ECG监护系统在功能上基本达到了前期所设定的要求,该系统运行稳定、实时性较好,可以进行心电数据的实时采集、波形心率显示及心率异常分析等功能。该系统对家庭及个人的心电健康起到了实时监护作用,对心脏类疾病的预防和治疗具有重要的意义。
林宸灏[7]（2016）在《自适应对消数字系统算法设计》文中研究指明自适应对消数字系统就是通过自我调节以对通信系统中的噪声进行对消的一个数字系统。将自适应算法具体实现在硬件平台上是工程项目中必须要做的一个环节,也就是自适应对消数字系统的设计。目前论文中和具体工程中,自适应对消数字系统所采用的自适应算法主要是定步长LMS算法,经典的变步长算法应用在对速度有要求的自适应对消数字系统中存在难以实现,存在占用资源太大以及计算时间太长等问题。本文研究工作的对象是应用在通信系统,特别是跳频电台系统的自适应对消数字系统的算法设计,所以算法收敛时间是主要关注点,本文提出了基于FPGA的截位变步长算法,对比应用在FPGA自适应对消数字系统上的经典算法,截位变步长算法在收敛速度上有所提高,可以更好的解决军工跳频通信系统中对时间要求严格的难题。本文首先分析了自适应对消数字系统的相关原理,然后,介绍了基于自适应滤波器和自适应算法的自适应对消数字系统。然后通过分析定步长LMS算法、Kwong变步长算法原理和分析数字系统算法设计的准则,提出了一种基于FPGA自适应对消数字系统的新的变步长算法,在此命名为截位变步长算法。接下来在Matlab上对经典的定步长LMS算法、Kwong变步长算法和截位变步长算法进行仿真对比分析,最后在Altera公司的Quartus13.0平台身上进行自适应对消数字系统固定步长LMS算法和截位变步长算法的仿真,结合实际系统应用需求,对各项参数对系统的影响做了详细的分析并将仿真的数据输出到Matlab进行仿真后分析,得出结论:32阶截位变步长LMS算法数字系统所能达到的最大时钟频率是66.65MHz,数据输入信号最高频率为16MHz,经过400个数据周期可以达到约40dB的抵消,经过600个数据周期可以达到约60dB的抵消,与经典的定步长LMS算法收敛速度有所提高,具有一定的工程实用价值。
刘子敬[8]（2015）在《基于电容耦合的非接触心电测量系统研究》文中提出随着我国人口的增长和物质条件的提高,人口老龄化和疾病年轻化已经成为威胁我国人民身体健康的主要元凶。其中心脑血管疾病发病率和致死致残率都比较高,每年死于心脑血管疾病的人数占当前慢性疾病死亡率的百分之六十三。对人体心电信号进行测量和分析可以提前准确判断心血管疾病的状况,实现对心血管疾病的早发现、早预防和早治疗,可以大大减少心血管疾病的死亡率。本文设计的非接触心电测量系统可以实现人体心电信号的非接触测量,并且携带方便,操作简单,使心血管疾病的诊断和监护更加方便快捷可靠。本研究设计的非接触心电测量系统由非接触心电测量电极片、心电信号调理电路、蓝牙数据传输模块和上位机心电显示程序组成。其中非接触心电测量电极是基于电容耦合原理设计的,通过与人体构成一个电容器的金属片将人体的心电信号耦合出来。非接触心电测量电极片克服了接触式电极片腐蚀不适和测量准备时间长等缺点。非接触心电电极片采集到的心电信号被后端的心电信号调理电路滤波放大等措施调理后输入给STM32单片机的AD采样端,单片机对采集到的心电信号进行数字滤波处理后通过OLED液晶显示屏显示出人体的实时心电图并通过蓝牙模块将心电信号传输给上位机。上位机的心电显示程序可以对心电信号进行进一步的数字滤波调理,显示出滤波前和滤波后两种心电图。在心电显示程序中还设计了心率计算模块,可以根据心电图的特征计算出被测者的心率并显示出来,为心血管疾病的诊断提供更多的心脏参数。本文最后对设计的非接触心电测量系统的功能进行了测试。设计了非接触心电测量电极片性能对比实验,右腿驱动电路对共模干扰抑制效果实验和上位机心电信号显示测试。通过对实验效果的分析,本系统的性能可以满足对人体心电信号的非接触检测。
张子辰[9]（2015）在《抗运动干扰的多路心电监测系统》文中认为心脏是人体重要的器官,心脏功能异常会对个人健康构成严重威胁,目前,快速诊断心脏功能是否正常的方法是将被测者的心电信号与医学界公认的标准心电信号进行比对,考察各物理量是否处于正常范围之内。目前对心电信号的分析工作不仅用于监测重病患者的生命体征,对于部队日常训练,高温及井下的作业,以及火箭发射过程中承受超重环境以及摆脱地球重力后位于失重环境下的航天员,同样需要时刻对心脏功能进行监测,以保证个人生命及国家财产安全。因此,如何能够在监测对象处于运动及工作状态下,排除干扰,采集到高质量的心电信号成为设计心电监测系统设计的难点和核心问题。目前,市场上绝大多数心电监测系统均能够在试验者处于静止状态时提取出高质量的心电信号,然而,这些心电监测系统也具有一个共同的缺陷,就是由于采用单路或双路输入设计的心电信号采集系统的抗干扰能力较差,试验者进行运动后呼吸幅度稍大,心电信号中就会混入较大幅度的噪声,造成心电信号杂乱,严重时会引起波形失真。此问题运用专业术语表述是信噪比下降,均方根误差上升。因此本论文提出,采用增加心电信号采集装置的数量,即采用多路心电数据采集结合后期数据处理的方法来提高系统的抗干扰能力。本文设计心电监测系统采用了六路十八导联的方式在不同体表位置对心电信号进行同步采集,结合软件处理算法去除采集心电信号中的噪声,抑制监测对象运动对心电图像的影响。在电路去噪方面,通过设计右腿驱动电路以及传统的滤波电路的方法抑制干扰。对于软件去噪部分,本文运用小波去噪算法及改进的预同步独立成分分析技术进行噪声抑制,与传统的单路或双路监测系统相比,信噪比有所提高,均方根误差小于单路或双路系统,证明论文构建的多路心电监测系统对于运动干扰具有显着的抑制效果。
朱红岗[10]（2015）在《基于Zynq的分布式心电图监护系统设计与实现》文中研究说明随着科技的进步和人们健康意识的增强,个人医疗护理得到较快发展,其中,心脏疾病的预防和护理最为突出。心电图能最直接地反应心脏健康情况。传统心电检测设备采用医院心电图机,并且要到医院去诊疗,这种方法不仅昂贵,而且耗时。由于心脏疾病发作通常具有突然性、无规律性,所以实时监护心脏活动变化的规律和特征就变得十分重要,分布式检测系统能做到将心电数据分别发送至个人电脑和远程监护中心,具有较高实时性和灵活性。本文设计和实现了一个可裁剪、移植性好和高实时性的分布式心电图监护系统。此系统是Zynq平台在智能家庭健康平台领域中的具体应用,集成了传感器技术、数字电路技术、FPGA技术、嵌入式技术、无线电技术、无线网络技术、计算机应用技术和信号处理技术于一体的分布式、智能化、系统化和网络化产品。该系统以Xilinx Zynq AP SoC平台的ARM+FPGA处理器为控制核心,将传感器采集的心电信号经过心电调理模块送入SoC平台,SoC平台对信号处理后实现两路无线数据传输,一路由蓝牙模块传送至客户端,另一路由GPRS模块传送至远程监护中心。客户端和远程监护中心Labview软件将心电数据处理并显示成动态心电波形图,计算出心率值,以便客户和医护人员诊断。其主要内容包括：（1）提出设计方案,完成基于Zynq平台的心电信号调理、蓝牙和GPRS无线网络三大模块的硬件设计及调试工作；（2）分析了Zynq PL工作原理及开发流程,对三大模块进行自定义FPGA IP核设计；（3）分析了Zynq PS工作原理及开发流程,对三大模块进行Linux驱动和应用程序设计,以及系统移植；（4）基于Labview对心电信号进行了小波分析处理,提取心电图信号的特征值并据此进行诊断,完成了客户端和远程监护中心心电图软件设计。最后,对本文设计和实现的分布式心电图系统进行了调试和测试,测试结果表明：此系统能对心电信号进行准确的采集、精确的分析以及对心率进行计算,能有效地帮助人们足不出户就能检察自己的心电健康情况,并为护理人员对可能出现心电疾病进行分析和诊断。在一定程度上对及时发现患重大心血管疾病有较好的警示作用,具有一定的工程应用价值。
二、心电测试仪的信号带宽设计研究（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、心电测试仪的信号带宽设计研究（论文提纲范文）
（1）心脏HRV信号采集装置的设计与实现（论文提纲范文）
| 0 引 言 |
| 1 总体方案 |
| 2 系统硬件和Arduino开发板 |
| 3 软件设计 |
| 3.1 Arduino IDE开发环境和程序写入 |
| 3.2 心电信号的采集与软件的交互显示 |
| 4 ECG信号采集与测试 |
| 4.1 心电信号采集方式 |
| 4.2 典型心电信号 |
| 4.3 系统测试与心率计算 |
| 5 结 论 |
（2）基于毫米波雷达的生命体征信号检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容及结构安排 |
| 第2章 毫米波雷达生命体征信号检测原理 |
| 2.1 雷达检测信号理论基础 |
| 2.1.1 FMCW信号 |
| 2.1.2 雷达探测目标信息 |
| 2.1.3雷达探测距离窗 |
| 2.1.4 雷达数据块 |
| 2.2 相位—体征信号振幅转换 |
| 2.3 毫米波雷达开发平台简介 |
| 2.4 毫米波雷达生命体征信号检测系统简介 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 雷达回波前端信号预处理算法研究 |
| 3.1 雷达检测生命体征回波信号建模 |
| 3.1.1 FMCW信号参数 |
| 3.1.2 构建雷达检测回波信号模型 |
| 3.2 前端信号处理算法 |
| 3.2.1 动目标检测 |
| 3.2.2 距离维傅里叶变换 |
| 3.2.3 目标角度估计 |
| 3.2.4 相位解卷绕 |
| 3.2.5 呼吸和心跳信号分离 |
| 3.3 小结 |
| 第4章 生命体征信号估计算法研究 |
| 4.1 单人体征信号检测实验 |
| 4.1.1 实验测试环境 |
| 4.1.2 平滑滤波 |
| 4.1.3 实验检测时域结果 |
| 4.2 短时傅里叶变换实时检测呼吸频率和心率 |
| 4.2.1 短时傅里叶变换 |
| 4.2.2 短时傅里叶变换观察窗口长度的选取 |
| 4.3 变分模态分解实时检测呼吸频率和心率 |
| 4.3.1经验模态分解 |
| 4.3.2 变分模态分解 |
| 4.3.3 变分模态分解参数确定 |
| 4.4 滑窗-MUSIC实时检测呼吸频率和心率 |
| 4.4.1 MUSIC多信号分类算法 |
| 4.4.2 MUSIC算法实现频率估计 |
| 4.4.3 MUSIC算法频率估计实时性提高 |
| 4.5 三种算法对体征信号估计结果对比 |
| 4.5.1 呼吸信号频率估计结果分析 |
| 4.5.2 心跳信号频率估计结果分析 |
| 4.5.3 对比结果分析 |
| 4.6 小结 |
| 第5章 复杂场景下生命体征信号检测 |
| 5.1 不同夹角场景下生命体征信号检测 |
| 5.2 平躺和站立走动场景下生命体征信号检测 |
| 5.3 双人坐立场景下生命体征信号检测 |
| 5.4 小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（3）频谱分析仪综合实验系统设计和应用（论文提纲范文）
| 1 频谱分析仪实验系统总体设计思路 |
| 2 频谱仪综合实验系统硬件电路设计 |
| 2.1 频谱分析仪的实现原理 |
| 2.2 衰减电路设计 |
| 2.3 低噪声前放电路设计 |
| 2.4 混频器电路设计 |
| 2.5 本振信号源电路设计 |
| 2.6 中频滤波器设计 |
| 2.7 中放电路设计和系统各级增益分配 |
| 3 频谱仪综合实验系统软件设计 |
| 4 频谱仪综合实验系统的测试结果 |
| 4.1 频谱测量方法 |
| 4.2 频谱测试结果和分析 |
| 5 结语 |
（4）智能网络心电仪的研究与设计（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 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 心电仪研究背景 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 1.4.1 心电仪设计目标 |
| 1.4.2 本论文主要工作 |
| 第2章 心电仪系统整体设计 |
| 2.1 心电仪设计原则和指标 |
| 2.2 心电电极与导联设计 |
| 2.3 心电信号的采集与处理 |
| 2.3.1 心电信号的形成及特点 |
| 2.3.2 心电信号的干扰 |
| 2.3.3 滤波和去噪算法 |
| 2.3.3.1 滤除工频干扰 |
| 2.3.3.2 滤除基线漂移 |
| 2.4 心电信号的传输与绘制 |
| 2.4.1 数据传输技术 |
| 2.4.2 蓝牙连接的实现 |
| 2.4.3 心电动态实时绘图技术 |
| 2.5 心电仪系统的创新点 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 心电仪硬件系统设计 |
| 3.1 硬件系统整体设计 |
| 3.2 集成采集前端 |
| 3.2.1 前置调理电路 |
| 3.2.1.1 前置EMI滤波器 |
| 3.2.1.2 前置放大电路 |
| 3.2.2 导联脱落检测电路 |
| 3.2.3 右腿驱动电路 |
| 3.2.4 高低通滤波电路 |
| 3.3 主控制器模块 |
| 3.4 电源模块 |
| 3.4.1 电源电路设计 |
| 3.4.2 充电电路设计 |
| 3.5 蓝牙模块 |
| 3.6 其他电路设计 |
| 3.6.1 工作状态指示电路 |
| 3.6.2 复位电路 |
| 3.6.3 JTAG接口电路 |
| 3.6.4 隔离电路 |
| 3.6.5 串口电路 |
| 3.7 心电导联原理设计 |
| 3.8 印刷电路板设计 |
| 3.9 本章小结 |
| 第4章 心电仪软件系统设计 |
| 4.1 集成开发环境介绍 |
| 4.1.1 嵌入式软件开发环境 |
| 4.1.2 Android软件开发环境 |
| 4.2 软件系统整体设计 |
| 4.3 嵌入式软件设计 |
| 4.3.1 软件整体设计 |
| 4.3.2 心电信号获取和SPI通信 |
| 4.3.3 导联脱落检测 |
| 4.3.4 起搏脉冲检测 |
| 4.3.5 IIR数字滤波 |
| 4.3.6 FIR三层数字滤波 |
| 4.3.7 小波变换算法滤除基线漂移 |
| 4.3.8 QRS检测算法 |
| 4.3.8.1 QRS波群特征点提取 |
| 4.3.8.2 心率的计算 |
| 4.3.9 UART串口与蓝牙交互 |
| 4.4 Android终端软件设计 |
| 4.4.1 软件整体设计 |
| 4.4.2 心电数据管理云平台 |
| 4.4.2.1 云平台介绍 |
| 4.4.2.2 数据库设计 |
| 4.4.3 系统的注册和登录 |
| 4.4.4 心电数据的可视化 |
| 4.4.4.1 心电图片生成算法 |
| 4.4.4.2 心电图生成的实现 |
| 4.4.4.3 心电数据的更新 |
| 4.4.4.4 心电图Android绘制 |
| 4.4.5 心电数据的存储 |
| 4.4.6 历史数据的查看 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 心电仪系统实现、测试与分析 |
| 5.1 电源信号测试 |
| 5.2 心电仪的实现与测试 |
| 5.2.1 心电硬件系统实现 |
| 5.2.2 心电模拟器信号测试 |
| 5.2.3 实际人体心电图测试 |
| 5.2.3.1 心电图静态测试 |
| 5.2.3.2 心电图运动干扰测试 |
| 5.2.4 心电仪Android应用程序实现与展示 |
| 5.2.4.1 心电仪系统注册和登录 |
| 5.2.4.2 心电仪测量页面 |
| 5.2.4.3 心电仪历史数据查看 |
| 5.2.4.4 心电仪图片的保存 |
| 5.2.4.5 心电仪系统参数设置 |
| 5.3 心电仪系统的结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 心电仪设计总结 |
| 6.2 心电仪研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
（5）基于STM32F103便携式心电监护仪的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 便携式心电监护仪工程进展 |
| 1.3 研究的意义 |
| 1.4 论文结构 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 理论知识与总体设计 |
| 2.1 心电信号特征 |
| 2.2 心电信号的干扰噪声 |
| 2.3 心电导联介绍 |
| 2.4 基本要求 |
| 2.4.1 便携式的基本要求 |
| 2.4.2 设计的基本要求 |
| 2.5 便携式心电监护仪的总体设计 |
| 2.5.1 电源电路 |
| 2.5.2 模拟电路部分 |
| 2.5.3 数字电路设计 |
| 2.5.4 软件部分 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 便携式心电监护仪硬件设计 |
| 3.1 模拟电路设计 |
| 3.1.1 便携式动态心电监护仪主要技术指标 |
| 3.1.2 威尔逊网络 |
| 3.1.3 导联选择电路设计 |
| 3.1.4 前置放大及右腿驱动电路设计 |
| 3.1.5 信号调理电路设计 |
| 3.1.5.1 带通滤波及信号主放大电路设计 |
| 3.1.5.2 50HZ陷波电路及 35HZ陷波电路设计 |
| 3.1.5.3 电压抬升电路设计 |
| 3.1.5.4 导联脱落检测电路设计 |
| 3.2 数字电路设计 |
| 3.2.1 微处理器的选型 |
| 3.2.2 STM32系列微处理器的优点 |
| 3.2.3 STM32的电路设计 |
| 3.3 串行大容量存储器接口设计 |
| 3.3.1 M25P16工作原理 |
| 3.3.2 M25P16操作指令 |
| 3.4 USB接口设计 |
| 3.4.1 CH372封装及引脚介绍 |
| 3.5 液晶显示电路设计 |
| 3.5.1 硬件电路设计 |
| 3.5.2 LCD模块接口设计 |
| 3.6 按键电路设计 |
| 3.7 电源电路设计 |
| 3.7.1 +9V电池电压转换成+5V电压 |
| 3.7.2 +5V电压转换成—5V电压电路设计 |
| 3.7.3 +5V电压转换成+3.3V电压电路 |
| 3.7.4 电池模块的监测电路设计 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 便携式心电监护仪软件设计 |
| 4.1 ADC程序设计 |
| 4.2 软件滤波设计 |
| 4.2.1 软件滤波方法设计 |
| 4.2.2 选择小波函数 |
| 4.2.3 小波函数降噪方法确定 |
| 4.3 M25P16基本编程 |
| 4.3.1 M25P16初始化子程序 |
| 4.3.2 M25P16整片擦除子程序 |
| 4.3.3 M25P16写1字节数据子程序 |
| 4.3.4 M25P16读1字节数据程序 |
| 4.4 图形显示程序设计 |
| 4.5 心电图特征分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 实验与分析 |
| 5.1 硬件电路各模块测试 |
| 5.2 信号采集部分测试 |
| 5.3 LCD软硬件测试 |
| 5.4 串口通信测试 |
| 5.5 整体测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）无线可穿戴ECG监护系统研究与开发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究发展现状 |
| 1.3 市场前景及发展趋势 |
| 1.4 心电信号医学基础 |
| 1.4.1 心电信号形成的原理 |
| 1.4.2 心脏结构 |
| 1.4.3 心电图波形特性介绍 |
| 1.4.4 心电信号的特性 |
| 1.4.5 心电信号的干扰 |
| 1.5 本文研究内容及结构安排 |
| 1.5.1 本文研究内容 |
| 1.5.2 论文结构安排 |
| 第二章 系统设计方案 |
| 2.1 系统概述 |
| 2.1.1 可穿戴心电监测系统的组成 |
| 2.2 心电监护系统设计需求分析 |
| 2.3 系统技术方案设计 |
| 2.4 心电监护系统整体设计架构 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 心电监护系统硬件设计 |
| 3.1 系统的硬件架构 |
| 3.2 主控制器模块 |
| 3.2.1 微处理器的选型及介绍 |
| 3.2.2 外部时钟 |
| 3.2.3 JTAG电路 |
| 3.2.4 电源模块设计 |
| 3.2.5 复位电路 |
| 3.3 充电电源管理模块 |
| 3.4 心电采集模块 |
| 3.4.1 AD8232芯片介绍 |
| 3.4.2 导联脱落检查 |
| 3.4.3 放大电路介绍 |
| 3.4.4 高通滤波 |
| 3.4.5 低通滤波器和增益 |
| 3.5 SD卡存储部分 |
| 3.6 液晶显示 |
| 3.7 蓝牙通信部分 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 系统软件设计 |
| 4.1 系统软件设计原则 |
| 4.2 下位机程序主体实现 |
| 4.3 心电数据采集软件程序设计 |
| 4.3.1 心电数据采集 |
| 4.3.2 心率计算 |
| 4.4 数字滤波处理 |
| 4.4.1 常见的数字滤波处理 |
| 4.4.2 改进的快速中值滤波算法 |
| 4.5 SD卡的存储设计 |
| 4.5.1 SD卡的初始化 |
| 4.5.2 SD卡的读写操作 |
| 4.5.3 SD卡文件管理 |
| 4.6 蓝牙串口通信 |
| 4.6.1 蓝牙通信方式介绍 |
| 4.6.2 蓝牙通信数据通信协议设计 |
| 4.7 监护中心软件设计 |
| 4.7.1 Qt软件简介 |
| 4.7.2 软件各部分功能与实现 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 系统整体测试 |
| 5.1 测试概要 |
| 5.1.1 测试环境及测试内容 |
| 5.2 功能测试 |
| 5.2.1 硬件部分测试 |
| 5.2.2 软件部分模块测试 |
| 5.3 性能分析测试 |
| 5.3.1 稳定性测试 |
| 5.3.2 实时性测试 |
| 5.4 改进的快速中值滤波算法的仿真 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）自适应对消数字系统算法设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文内容及论文结构 |
| 2 自适应对消数字系统相关原理 |
| 2.1 自适应滤波器基本原理 |
| 2.2 自适应对消数字系统的基本原理 |
| 2.3 自适应算法基本原理 |
| 3 自适应对消数字系统算法设计 |
| 3.1 FPGA数字系统方案设计 |
| 3.2 自适应对消数字系统算法设计分析 |
| 3.3 截位变步长LMS算法 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 截位变步长LMS算法仿真 |
| 4.1 截位变步长LMS算法Matlab仿真 |
| 4.2 截位变步长LMS算法FPGA仿真 |
| 4.3 截位变步长LMS算法结果分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 总结与未来工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（8）基于电容耦合的非接触心电测量系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 课题研究目的意义及主要内容 |
| 第2章 心电医学知识及系统总体方案设计 |
| 2.1 心电信号简介 |
| 2.1.1 心电信号的形成 |
| 2.1.2 心电的导联方式及选用 |
| 2.1.3 心电信号的时频特性 |
| 2.1.4 心电信号的畸变和干扰 |
| 2.2 非接触心电测量仪系统总体方案设计 |
| 2.2.1 非接触式心电测量系统的设计原则 |
| 2.2.2 系统总体设计方案 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 非接触心电采集系统硬件电路设计 |
| 3.1 非接触心电采集系统总体硬件方案 |
| 3.2 非接触心电采集电极设计 |
| 3.3 心电信号调理单元设计 |
| 3.3.1 前置放大单元设计 |
| 3.3.2 高通滤波电路 |
| 3.3.3 低通滤波电路 |
| 3.3.4 工频干扰陷波电路 |
| 3.3.5 电平提升电路 |
| 3.3.6 电极连接状态检测电路 |
| 3.4 微控制器单元 |
| 3.4.1 控制芯片的选择与特点 |
| 3.4.2 A/D转换单元 |
| 3.5 液晶显示模块 |
| 3.6 无线数据通信模块 |
| 3.6.1 常用无线通信技术简介 |
| 3.6.2 蓝牙数据通信模块设计 |
| 3.7 电源模块 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 系统软件设计及实现 |
| 4.1 系统软件开发环境简介 |
| 4.2 软件总体方案设计 |
| 4.3 子模块软件设计 |
| 4.3.1 时钟模块 |
| 4.3.2 ADC转换模块 |
| 4.3.3 液晶显示模块 |
| 4.3.4 数据通信模块 |
| 4.4 上位机程序 |
| 4.4.1 Labview程序前面板设计 |
| 4.4.2 Labview程序框图设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 系统功能测试及结果分析 |
| 5.1 非接触心电测量仪的性能指标 |
| 5.2 非接触心电采集系统整体性能测试 |
| 5.3 非接触心电电极片性能测试 |
| 5.3.1 右腿驱动电路的性能测试 |
| 5.3.2 与传统心电测量电极片的对比性实验 |
| 5.4 蓝牙数据传输距离及误码率实验 |
| 5.5 上位机Labview程序显示功能测试 |
| 5.6 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）抗运动干扰的多路心电监测系统（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 国内外相关研究现状 |
| 1.3 本文主要内容 |
| 第2章 心电基础理论和测量方式 |
| 2.1 心电基础理论 |
| 2.1.1 心电信号产生机理 |
| 2.1.2 典型心电图波形及其含义 |
| 2.1.3 心电信号特点 |
| 2.2 心电测量方式 |
| 2.2.1 接触式心电测量方式 |
| 2.2.2 非接触式心电测量方式 |
| 第3章 抗运动干扰的多路心电监测的系统设计 |
| 3.1 心电测量原理 |
| 3.1.1 心电信号噪声分析 |
| 3.1.2 心电信号去噪方法 |
| 3.1.3 前置放大电路设计 |
| 3.1.4 右腿驱动电路设计 |
| 3.1.5 二阶高通滤波电路设计 |
| 3.1.6 二阶低通滤波电路设计 |
| 3.1.7 主放大电路和电压抬升电路设计 |
| 3.2 采集电路改进方向 |
| 3.3 心电信号终端的显示与存储 |
| 第4章 软件平台简介 |
| 4.1 Labview |
| 4.2 Matlab简介 |
| 4.3 Altium Designer简介 |
| 第5章 去噪算法 |
| 5.1 小波变换 |
| 5.1.1 小波变换原理 |
| 5.1.2 小波阈值去噪原理 |
| 5.2 独立成分分析 |
| 第6章 混合算法去噪算法与实验结果 |
| 6.1 小波与独立成分分析混合算法设计 |
| 6.2 实验技术细节与遇到的问题 |
| 6.3 信号配准方法的改进工作 |
| 6.4 考虑时间延迟的ICA模型概述 |
| 6.5 小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于Zynq的分布式心电图监护系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状及分析 |
| 1.3 论文主要内容及组织结构 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文章节安排 |
| 第2章 理论技术支撑及整体方案 |
| 2.1 心电图信息的特征 |
| 2.1.1 心电图生成机理 |
| 2.1.2 心电图表示 |
| 2.2 小波分析基础 |
| 2.2.1 小波基函数 |
| 2.2.2 连续小波变换 |
| 2.2.3 离散小波变换 |
| 2.2.4 多分辨率分析 |
| 2.2.5 Mallat快速算法 |
| 2.3 Xilinx Zynq-7000平台相关 |
| 2.3.1 Zynq-7000平台简介 |
| 2.3.2 Zynq-7000开发工具 |
| 2.4 系统整体方案设计 |
| 2.4.1 硬件总体方案设计 |
| 2.4.2 软件总体方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于Zynq心电图监护仪的硬件设计 |
| 3.1 采集电极及导联的选用 |
| 3.1.1 采集电极的简介及选用 |
| 3.1.2 导联的简介及选用 |
| 3.2 心电信号调理模块的设计 |
| 3.2.1 心电信号采集模块的设计 |
| 3.2.2 AD转换模块的设计 |
| 3.3 无线通信模块的设计 |
| 3.3.1 蓝牙技术及蓝牙模块介绍 |
| 3.3.2 GPRS模块设计 |
| 3.4 Xilinx Zynq开发平台的接口设计 |
| 3.5 系统硬件电路实验及分析 |
| 3.5.1 心电监护系统硬件展示 |
| 3.5.2 心电信号采集测试 |
| 3.5.3 Bluetooth通信测试 |
| 3.5.4 GPRS通信测试 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于Zynq心电图监护仪的软件设计 |
| 4.1 基于Zynq外设模块FPGA IP设计 |
| 4.1.1 SPI简介 |
| 4.1.2 心电信号调理模块IP设计 |
| 4.1.3 蓝牙通信模块IP设计 |
| 4.1.4 GPRS通信模块IP设计 |
| 4.2 基于Zynq嵌入式开发环境搭建 |
| 4.2.1 Zynq SOPC工作原理 |
| 4.2.2 交叉编译环境搭建 |
| 4.3 心电图监控系统U-Boot制作 |
| 4.3.1 Zynq U-Boot移植 |
| 4.3.2 心电图监控系统U-Boot制作 |
| 4.4 基于Zynq外设模块的Linux驱动程序设计 |
| 4.4.1 Linux驱动设计 |
| 4.4.2 EKG Control驱动程序设计 |
| 4.4.3 Bluetooth Control驱动程序设计 |
| 4.4.4 GPRS Control驱动程序设计 |
| 4.5 基于Zynq外设模块的Linux应用设计 |
| 4.5.1 EKG Control应用程序设计 |
| 4.5.2 Bluetooth Control应用程序设计 |
| 4.5.3 GPRS Control应用程序设计 |
| 4.6 Zynq系统自启动 |
| 4.7 本章小结 |
| 第5章 心电图监护终端软件实现 |
| 5.1 LabVIEW软件概述 |
| 5.2 EKG数据处理 |
| 5.2.1 心电信号预处理 |
| 5.2.2 心电信号特征提取 |
| 5.2.3 心率计算 |
| 5.3 客户端软件设计 |
| 5.3.1 数据显示 |
| 5.3.2 数据存储 |
| 5.3.3 设计界面展示 |
| 5.4 远程监护中心界面设计 |
| 5.5 本章小结 |
| 总结和展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 基于Zynq心电监护系统硬件 |
| 附录2 SPI状态机程序 |
| 附录3 Labview客户端程序 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
四、心电测试仪的信号带宽设计研究（论文参考文献）
- [1]心脏HRV信号采集装置的设计与实现[J]. 王瑞琦,亢岩岩,何斌. 国外电子测量技术, 2021(06)
- [2]基于毫米波雷达的生命体征信号检测研究[D]. 安东港. 杭州电子科技大学, 2020(02)
- [3]频谱分析仪综合实验系统设计和应用[J]. 董英雷,姜乃卓,葛中芹,庄建军. 实验技术与管理, 2019(07)
- [4]智能网络心电仪的研究与设计[D]. 赵凯. 齐鲁工业大学, 2019(09)
- [5]基于STM32F103便携式心电监护仪的设计与实现[D]. 王洪伟. 浙江工业大学, 2017(03)
- [6]无线可穿戴ECG监护系统研究与开发[D]. 汪君军. 杭州电子科技大学, 2017(02)
- [7]自适应对消数字系统算法设计[D]. 林宸灏. 华中科技大学, 2016(01)
- [8]基于电容耦合的非接触心电测量系统研究[D]. 刘子敬. 哈尔滨工业大学, 2015(02)
- [9]抗运动干扰的多路心电监测系统[D]. 张子辰. 北京理工大学, 2015(03)
- [10]基于Zynq的分布式心电图监护系统设计与实现[D]. 朱红岗. 西南交通大学, 2015(01)