一、心率变异性分析系统的研制及其应用（论文文献综述）
张帆[1]（2021）在《NFC无源无线测量系统及穿戴式即时检测应用》文中认为随着无线传感网络的快速发展,近年来出现了将传感器与电路集成到混合系统当中,从而完成对人体各种复杂生理信号的监测。由于这些电路系统大都需要外部电源供电,不能够完全实现系统的柔性化以及微型化。近场通信技术（Near Field Communication,NFC）作为一种短距离无线电技术,能够实现设备之间的快速通信,NFC天线与智能手机之间不仅能够进行数据交流,还能够通过电感耦合产生能量,以无源和无线的方式工作。即时检测（Point-of-care Testing,POCT）技术是一种可实现在发病或事件发生处就地检测,无需复杂处理及操作过程,就可以利用可携带式的医疗设备对人体生理参数进行检测,并能快速得到检测结果的检测新方法。本文在系统设计方面运用无源无线测量技术、POCT检测技术,搭配智能手机实现了基于NFC的无源无线测量系统,设计并仿真了NFC圆形天线,相比于NFC矩形线圈,圆形线圈更加适合人体的可穿戴设计,同时实现了电路系统的柔性化和可拉伸性能,以应对紧贴皮肤的应用场景,满足人群中的特殊需求。并将具体应用到两个柔性可穿戴研究方面:（1）首先针对人体的脉搏信号,利用光电容积脉搏波描记法（Photo Plethyamo Graphy,PPG）检测人体不同状态（休息状态,运动状态,工作状态）下的心率信号检测,并对心率信号进行脉搏速率变异性（Pulse Rate Variability,PRV）分析,最终结果呈现在智能设备中。（2）其次是利用聚偏二氟乙烯（Polyvinylidene Fluoride,PVDF）压电薄膜传感器监测孕妇在平躺姿势和坐立姿势下的胎动信号。通过搭建相对应的测量系统,将得到的结果发送至智能手机。该测量系统能够快速准确的监测人体信号,便于携带,并且在操作上更加方便,在低成本易操作的可穿戴设计中尤为突出。最终通过实验表明,本文设计的NFC无源无线测量系统,通过即时检测技术和柔性电子技术应用于人体可穿戴设计中。在不同状态下能够顺利得到与之相对应的心率信号,分析了不同状态下的疲劳度和压力。同时检测到的胎动信号与孕妇主观胎动计数误差不到10%。同时也证明了该无源无线测量系统在可穿戴的人体生理信号的监测中能够发挥作用,为人们的居家监测生理信号提供极大便利。
郭景诗[2]（2021）在《基于机器学习的心电信号情绪识别研究》文中研究指明情绪识别和情感计算是人机情感交互的关键环节,也是研究热点。目前的情绪识别主要是基于语音语调、面部表情、身体姿态、文本信息、生理信号等。其中,基于生理信号的情绪识别研究尤为突出,主要包含生理信号的采集、特征提取和特征识别三个方面的研究。论文主要围绕情绪诱发范式的实验设计、心电（Electrocatdiogram,ECG）信号采集与预处理、心电波形检测与心率变异性（Heart Rate Variability,HRV）信号获取、心电和心率变异特征提取以及不同情绪状态下的ECG和HRV信号情感识别等方面进行了相关研究,旨在利用ECG生理信号实现较高的机器情绪识别准确率。主要完成工作和研究内容如下:1).情绪诱发实验范式设计。针对高兴、自豪、恐惧、愤怒4种情绪,通过精心挑选视频片段并打分评价,作为情感诱发素材,采用Superlab软件设计情绪诱发实验范式,诱发被试产生对应的四种正负性情绪。2).心电信号采集与预处理。首先利用MIT-BIH Arrhythmia数据集进行异常心电分析,将病理性心电剔除;再采用Augsburg情感生理数据集中的心电信号进行预处理后,获得纯净的情感心电数据;此外,通过MP150生理信号测量仪,自采集了4种情绪状态下的心电信号,利用Acknowledge 4.4软件去除采集心电信号中的工频干扰、基线漂移和运动伪迹,建立情感心电数据集。3).心电波形检测与HRV信号获取。采用小波变换提取心电信号小波系数的模极值和过零点,设置合适的阈值,检测心电R波,计算其一阶差分,进而获得不同情绪状态下的心率变异性信号。4).情感生理信号的特征提取。采用峰值检测分析法,提取不同情绪状态下的心电信号的时域统计特征,获得7维ECG特征向量;然后,提取心率变异性信号的时域、频域、时频域和非线性域特征,获得14维HRV特征向量。5).机器学习情感特征分类。为了对心电信号和心率变异性信号进行对比,选取心电和心率变异性信号特征,利用不同分类器进行情感识别。对于7维心电和心率变异性信号特征,采用萤火虫算法改进的支持向量机分类器,设计了基于ECG特征以及HRV特征的机器学习情绪分类模型,分别取得了91.5%和93.5%的平均分类正确率;设计子空间K近邻分类器,实现心电和心率变异性信号的情绪识别,分别取得了87.16%和88.78%的平均分类正确率;利用随机森林的树模型分类器算法,对心电以及心率变异性信号特征进行情绪分类识别,分别取得了79.19%和92.97%的分类准确率。此外,融合所提取的14维心率变异性信号特征,采用萤火虫算法改进的支持向量机、子空间K近邻、随机森林三种机器学习分类方法,进行情绪识别,分别取得了95%、91.84%和94.22%的平均分类准确率。6).情绪识别分类器性能评价。对比分析了三种分类器用于生理信号情绪识别的性能,包括改进的支持向量机、子空间K近邻、随机森林方法的情绪识别效果。结果表明:采用三种不同分类器算法,心率变异性信号的情绪识别正确率均高于心电信号;萤火虫算法改进的支持向量机对情绪识别的准确率要高于随机森林和子空间K近邻算法。此外,基于萤火虫算法改进的支持向量机分类器的F1-Score较高,平均为0.94,表明该分类器情绪识别泛化能力较强。因此,提取心率变异性信号多维特征,利用萤火虫算法改进的支持向量机分类方法,可以获得较好的分类性能,更好的实现生理信号情感识别。论文的研究成果在情感机器人、医疗健康、心理学、情境学习、多媒体游戏开发、以及商业领域有着重要的科学与应用价值。
夏冬[3]（2020）在《基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究》文中指出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。
彭雨辉[4]（2020）在《基于柔性传感的脉搏波信号检测、分析与应用》文中研究说明据世卫组织报道,心血管疾病是世界范围内的头号死因。在我国,近二十年来,尽管用于心血管疾病的医疗费用逐年增长,但因心血管疾病死亡的人数仍在快速上升。心血管疾病的一大显着特点就是早期患病症状不明显,且隐秘性高,而医院常规体检只能发现较严重的病例。故研发一种能够在日常生活中长期、不间断地检测心血管系统相关生理信息的技术,尽早发现问题,有利于疾病的及时诊断和治疗。心血管系统相关生理信息主要有心电和脉搏波。其中脉搏波由心脏的搏动沿动脉血管和血流向外周传播而形成,包含丰富的心血管系统生理信息,可用于疾病预诊断、生理数据收集、血压估算等。传统的脉搏波检测方法有光电容积描记法、压力传感法等,但存在检测精度不够、受环境干扰严重等不足。因此对脉搏波信号的检测有重要的科学意义和临床需求。本课题开展基于柔性传感技术的脉搏波传感技术研究,基于扁平张力法原理检测脉搏波信号,制备压电驻极体传感器,并利用检测得到的脉搏波信号进行相关分析应用。实现穿戴式检测心血管系统生理信息的目的。在检测手段方面,通过腕带式传感结构,对脉搏波信号采集位点施加恒定压力,使血管呈扁平状态,从而获取更真实脉搏波信号;在传感技术方面,开发压电驻极体和压阻传感器制作复合传感器,能够在检测脉搏波的同时检测施加的恒定压力;在信号分析与应用方面,利用检测得到的脉搏波信号做心率变异性分析和呼吸频率估算。本课题的成果有望实现可穿戴式对脉搏波信号的连续长时间精准检测,具有无创检测心血管生理数据的价值,具有实现心血管疾病预防的意义。
刘亚[5]（2020）在《基于自主神经试验的精神分裂症患者心率变异性研究》文中提出精神分裂症是一种常见的重性精神疾病,其临床诊断与评价依赖医生的经验和患者的主观判断,容易导致误诊和漏诊。因此,研究用于精神分裂症辅助诊断的客观生物学指标具有重要的科学价值和临床意义。近年来,已有学者采用心率变异性发现精神分裂症患者的自主神经功能活动异常。然而,大多数研究基于静息状态的心率变异性参数,研究状态和方法单一,无法提供个体水平的评估和预测。本研究基于具有生理心理环境压力应激效应的自主神经试验,客观评价精神分裂症患者的自主神经功能变化,同时对心率变异性参数在临床中的应用进行系统地分析和讨论。本文主要研究内容如下:1)本研究纳入45名精神分裂症患者和45名正常对照,采集自主神经试验（静息测试、心算测试、深呼吸测试、恢复测试）下两组被试的心电信号并进行滤波处理,采用自适应阈值算法提取心率变异性信号。计算两组被试心率变异性信号的时域参数、频域参数和非线性动力学参数。2)采用统计学方法对比分析两组被试在自主神经试验下的心率变异性差异并探究患者心率变异性与其阳性与阴性症状量表评分之间是否存在相关性。分析结果显示精神分裂症患者的整体心率变异性降低,具体表现为副交感神经活动减少而交感神经活动增加;在应激结束后,患者的自主神经系统出现应激激活的延长,表明其从压力诱导事件中恢复的能力下降;精神分裂症患者的大部分心率变异性参数与其临床症状的严重程度有关,部分相关系数高达0.5～0.6,患者的临床症状越严重,心率变异性差异越明显。3)基于两组被试的心率变异性参数差异,采用支持向量机进行自动分类研究,将所有被试在自主神经试验下心率变异性参数作为分类器的输入特征,结果显示相比于采用单个测试,完整自主神经试验下心率变异性参数的分类效果最好,其准确率、敏感度和特异性高达85%,对分类贡献最大的参数包括CR、Ap En、SD2和HF。本文基于一系列自主神经试验下的心率变异性参数,对比分析了精神分裂症患者和正常对照之间的自主神经功能差异,采用支持向量机实现了两组被试较高准确率的自动分类。研究结果表明,精神分裂症患者的自主神经功能失调,尤其在环境压力下,心率变异性参数作为简便、经济的生物学标记物能够客观反映自主神经功能的状态,对疾病进行早期筛查和早期干预、提高患者预后及早期康复奠定一定的基础。
董腾飞[6]（2020）在《基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发》文中指出睡眠作为一种人类必需的生理活动已引起广泛关注,当前的睡眠研究大多以多导（脑电、心电、眼电、肌电）睡眠监测仪作为工具,结合数据对睡眠过程进行研究。然而该方式采集过程繁琐,对使用者睡眠过程干扰较大,不易将研究成果推广应用到日常生活中。现在需要一种采集便捷,对使用者干扰小的睡眠监测技术。有研究表明,心率变异性和睡眠状态均与自主神经系统的活动相关,同时心率变异性具备采集简单、数据复杂度低等优势。因此本文从心率变异性的角度出发,对睡眠分期及睡眠监测展开研究。本文以基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发为题,研究工作主要分为以下两部分:1)睡眠分期方法研究部分。首先是预处理环节先从ECG信号中提取到RRI序列,然后使用本文提出的RRI信号质量评估方法进行信号质量评估,并剔除序列中的异常值。随后分别从时域、频域、非线性三个方面提取出13个特征,使用主成分分析法后得到5个新主特征,将其归一化后分别建立二阶隐马尔科夫模型,最后根据这5个模型的结果加权投票得出最终睡眠分期结果并设计了实验进行验证。2)睡眠监测系统研发部分。设计了一款便携式心电采集设备,并在此设备上实现心电信号预处理、RRI序列提取及RRI序列预处理等功能后,将关键参数上传到上位机进行分期处理。本文从硬件设计,到嵌入式软件设计,再到上位机软件设计,对该睡眠监测系统的设计细节做出了详细介绍。本文的睡眠分期模型在三分期目标下实现了71.60%的总体识别准确率。最终研发了一套基于心率变异性的睡眠监测系统,为基于心率变异性的睡眠分期技术及睡眠监测技术在生活中的应用提供了一种可靠的解决方案。
罗超[7]（2019）在《不同压力点按内关穴对健康人心率变异性影响的研究》文中研究表明目的:通过不同压力点按健康人的内关穴,采集并观察点按前与点按后的心率变异性分析指标变化,分析不同压力点按内关穴对心脏调控作用,并探讨推拿手法不同压力与效应之间的关系,为临床应用及科学研究提供依据。方法:本实验组收集符合标准的健康男性成人45例,全部来自于广州中医药大学学生,按照随机数字表法将其分为A、B、C三组各15名自愿者。A、B、C三组分别进行压力大小为1kg、3kg、5kg的拇指按压法点按自愿者左侧内关穴,点按时间共5min。施术前,于自愿者左侧内关穴处固定压力薄膜感应贴片,通过MFF薄膜压力测试系统压力传感器持续检测并维持点按压力值。采取5min施术前后自愿者的心率变异性数据。观察指标包括:NN间期标准差（SDNN）、相邻NN间期差值均方根（rMSSD）、总功率、频率极低功率（VLF）、低频功率（LF）、高频功率（HF）。资料数据均采用SPSS 19.0统计软件进行统计学分析,点按前后比较采用配对t检验;检验水平α=0.05,以P<0.05作为差异有统计学意义。结果:1.实验前,A、B、C三组间的年龄差异比较,无统计学意义（P>0.05）,具有临床可比性。2.A、B、C三组之间施术前采集的心率变异性数据:NN间期标准差（SDNN）、相邻NN间期差值均方根（rMSSD）、总功率、频率极低功率（VLF）、低频功率（LF）、高频功率（HF）的差异不具有统计学意义（P>0.05）,具有临床可比性。3.A组施术后的NN间期标准差（SDNN）、相邻NN间期差值均方根（rMSSD）、总功率、频率极低功率（VLF）、低频功率（LF）、高频功率（HF）数值上虽有所变化,但P值均大于0.05,无统计学意义（P>0.05）。说明以1kg压力点按内关穴未能引起健康人心率变异性有效变化,为无效干预。4.B组施术后的NN间期标准差（SDNN）、相邻NN间期差值均方根（rMSSD）、总功率、频率极低功率（VLF）、低频功率（LF）较施术前有显着增高,且组间差异有统计学意义（P<0.05）,而高频功率（HF）变化差异无统计学意义（P>0.05）。说明以3kg压力点按内关穴可通过改变交感-迷走神经的兴奋性来提高健康人心率变异性,从而达到对心脏的调整作用。5.C组施术后的NN间期标准差（SDNN）和高频功率（HF）较施术前有显着下降,且组间差异有统计学意义（P<0.05）,而相邻NN间期差值均方根（rMSSD）、总功率、低频功率（LF）、频率极低功率（VLF）变化无统计学意义（P>0.05）。说明以5kg压力点按内关穴主要降低HF来改变迷走神经的兴奋性从而降低健康人的心率变异性,达到对心脏的调整作用。6.结合A、B、C三组间及组内施术前后的心率变异性指标变化情况,说明以一定的压力点按健康人内关穴,可引起心率变异性的有效变化;并且不同压力大小刺激,所起到的影响各异。结论:1.内关穴与心脏之间存在着密切的联系,以一定压力点按健康人内关穴可引起心率变异性有效改变:3kg压力点按可提高心率变异性;5kg压力点按则是降低。2.基于本次实验结果推测,推拿手法的压力与效应之间存在着一定的量效关系。而这种量效关系可能是补泻或双向调节作用的关系。
姜星[8]（2019）在《基于压电薄膜传感器的心冲击信号处理方法及其疲劳应用》文中研究表明近年来,随着我国经济的快速发展,生活节奏加快、生活压力增大,导致人们缺乏锻炼,生活作息不规律。由此引起的人体内环境失调、免疫力低下、精神不佳等疲劳问题日益严重。另外,日常生产和生活排放的有害气体使空气质量日益下降,导致呼吸病患病率逐年增加,一旦出现临床症状再想逆转几乎不可能,最佳解决途径是在病理变化之前做到早期发现并施加有效干预。因此,通过监测心肺活动及精神状态相关的心率、呼吸及心率变异性（HRV）指标,在日常生活过程中随时了解反映健康状态的多种生命体征信号,对及时发现干预目标实现早期预防具有重要意义。本研究设计了一种性价比较高的心冲击（BCG）信号检测系统,适合在日常生活中随时监测心率、呼吸和心率变异性等生命体征信息,主要工作如下:1、BCG信号检测系统的设计。分析了BCG信号的生理意义,利用压电薄膜传感器设计信号检测系统,包括信号调理模块、数据处理模块和蓝牙传输模块。2、基于EMD-ICA的BCG信号降噪研究。根据BCG信号的噪声来源,结合经验模态分解（EMD）和独立分量分析（ICA）算法的优势,提出了一种基于EMD-ICA的信号降噪方法。对实验结果进行对比分析,证明了此方法在降噪的同时能有效地识别心脏的动力学信息。3、基于BCG信号的呼吸和心率提取方法研究。BCG信号采集过程,不仅有心跳信息,还伴有微弱的呼吸成分。首先,针对BCG信号中微弱呼吸成分提取的难题,构造了稀疏优化目标函数,引入了优化最小化方法进行推导求解,实验结果证明,能够从降噪后的BCG信号中有效提取呼吸信号。其次,利用同步采集心电信号作为BCG信号分段基准的方法,能够快速准确定位J波位置,准确计算心率。4、基于心率变异性的疲劳检测分析。首先利用统计分析,验证心电与BCG信号HRV指标的一致性。其次设计睡眠剥夺实验,使受试者在整个睡眠过程被动保持觉醒状态,从而引发疲劳。检测不同疲劳程度时的BCG信号计算HRV指标,分析不同疲劳程度指标的差异性。统计结果表明,HRV指标有成为评估疲劳的客观指标的可能。随着对BCG信号生理意义及处理、分析方法研究的不断深入,表征健康状态的指标将更加丰富和精确,可作为呼吸和心血管疾病的临床前筛查手段,更好的服务于大健康时代的要求。
雷新[9]（2019）在《小脑顶核电刺激对冠心病患者自主神经功能的影响》文中指出目的:探讨小脑顶核电刺激对冠心病患者自主神经功能的影响,观察指标包括心率变异性、窦性心率震荡、心率减速力。方法:选取2018年4月至2019年3月期间于绵阳市第三人民医院、绵阳市中心医院心血管内科住院并接受冠状动脉造影检查的确诊为冠心病、且心率变异性降低的患者共104例为研究对象,按照纳入和排除标准确定是否入选试验。采用随机数字法分为对照组和试验组,试验组51例,对照组53例;并根据是否为急性心肌梗死,对两组患者分别进行心肌梗死和非心肌梗死亚组分析。对照组予以冠心病的规范化药物治疗;试验组在冠心病规范化药物治疗的基础上予以小脑顶核电刺激治疗（每次刺激小脑顶核30分钟,每日两次,10日为一疗程,共治疗2个疗程）。治疗20天后,观察两组患者治疗前后心率变异性、窦性心率震荡、心率减速力的差异。结果:1.两组患者性别、年龄、体重指数、吸烟史、高血压史、糖尿病史、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白（HDL-C）、低密度脂蛋白（LDL-C）、服用β受体阻滞剂患者数量等一般临床资料均无显着差异（P>0.05）;且在心肌梗死亚组、非心肌梗死亚组中一般临床资料均无显着差异（P>0.05）。2.两组患者治疗前心率变异性时域分析的各项指标无显着差异意义（P>0.05）;治疗后RR间期标准差（SDNN）、5min均值标准差（SDANN）、每5min RR间期标准差的平均值（SDNN In）、相邻RR间期差值的均方根（rMSSD）、相邻RR间期之差>50ms的个数所占百分比（pNN50）均较前显着增加（P<0.05）;试验组较对照组明显增加,差异有统计学意义（P<0.05）;在亚组分析中结果相似。3.两组患者治疗前心率变异性频域分析的各项指标无显着差异（P>0.05）;两组患者治疗后总功率（TP）、高频功率（HF）均较前显着增加（P<0.05）,试验组较对照组明显增加,差异有统计学意义（P<0.05）;两组患者治疗后低频功率（LF）、LF/HF较前显着下降（P<0.05）,试验较对照组明显降低,差异有统计学意义（P<0.05）;在亚组分析中结果相似。4.两组患者治疗前震荡起始（TO）、震荡斜率（TS）无显着差异（P>0.05）。治疗后两组患者TO较前显着下降（P<0.01）,试验组较对照组明显降低,差异有统计学意义（P<0.05）;治疗后两组患者TS较前显着增加（P<0.01）,试验组较对照组明显增加,差异有统计学意义（P<0.05）;在亚组分析中结果相似。5.两组患者治疗前心率减速力（DC）无明显差异（P>0.05）。治疗后两组患者DC较前显着增加（P<0.01）,且试验组较对照组明显增加,差异有统计学意义（P<0.05）;在亚组分析中结果相似。结论:小脑顶核电刺激可改善冠心病患者心率变异性、窦性心率震荡、心率减速力,调节冠心病患者自主神经功能紊乱。
秦钦[10]（2019）在《心电信号特征提取、稀疏表示与异常心拍识别》文中进行了进一步梳理心血管疾病已经成为全球范围内非传播性疾病死亡的第一位原因,居所有疾病之首。尤其是进入21世纪以来,全球人口特别是老龄化人口持续增加,心血管医疗费用快速增长,医疗资源相对紧缺且分布不平衡,我国心血管疾病发病率、死亡率持续增高。日常心电监护是实现心血管疾病早期检测与预防的有效手段,为心血管疾病早发现、早治疗提供了可行的技术途径。基于人体无线传感器网络技术构建的新型移动心血管监护体系能够捕捉罕见的瞬时致病心拍并加以分析处理,再将处理结果反馈至病患、医生和家属,实现远程心血管监护、医疗和保健。但日常心电监护要得到真正实现,在干性电极、信号感知、典型波识别、特征提取、心拍分类等方面依然存在巨大挑战。论文针对心电监护领域存在的问题,从“感知”、“表征”和“识别”为切入点,开展了干性和湿性电极信号同步采集与质量对比评估、自适应R波定位、低维度特征提取、异常心拍分类与识别等方面的研究。论文重点工作内容包括:（1）心电信号采集与信号质量对比评估,以验证AgNW电极应用于临床信号感知的性能;（2）快速自适应的心电信号R波检测算法,为后续特征提取提供准确的R波参考基线;（3）基于小波变换和稀疏表示的低维心电特征提取,为分类器提供有效输入特征;（4）基于小波特征、稀疏原子特征和机器学习的早搏心拍分类,以验证两种特征的有效性。论文取得的进展包括:（1）设计了基于AgNW电极和Ag/AgCl电极的信号同步采集方案,采用信号质量指标和心率变异性分析,系统地对比评估了同步信号质量并量化了信号之间的质量差异,证明了AgNW电极是Ag/AgCl电极的潜在替代品之一,同时为信号质量评估提供了可选择的评估参数;（2）提出了基于小波多分辨率分析的频率段选取方法,既可用于信号去噪和增强,也可用于特征提取;提出了基于稀疏表示的心拍特征提取方法,为心拍分类提供了另一种可行方案;（3）提出了快速自适应的R波检测算法,R波识别准确率达到99%以上,并降低了30%的计算时间;（4）提出了R波检测算法中双阈值的自适应选取方法并验证了方法的有效性,给了幅值阈值系数的推荐范围[0.2,0.3]和时间间隔阈值系数的推荐范围[0.42,0.48];（5）给出了维度可调的特征提取框架,可根据信号特点和分类要求选取合适的特征维度,实验结果证明,选取不同维度的小波系数或不同稀疏度的稀疏原子作为分类器的输入特征时,分类效果趋于稳定并保持一致;（6）提出基于十折投票的心拍分类方案,用于识别房性早搏、室性早搏、正常和其他四种心拍,采用基于个体的分类方案,对四种心拍的整体识别率在70%以上。论文研究成果进一步丰富了心电监护领域信号感知技术和处理方法等方面的研究,从技术层面为心电信号感知、心血管疾病连续监测、疾病早期预防、智能诊断评估等提供技术参考。
二、心率变异性分析系统的研制及其应用（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、心率变异性分析系统的研制及其应用（论文提纲范文）
（1）NFC无源无线测量系统及穿戴式即时检测应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 无线无源测量技术 |
| 1.1.1 声表面波(SAW)无源无线传感器测量技术 |
| 1.1.2 LC无源无线谐振式传感器测量技术 |
| 1.1.3 NFC无源无线测量技术 |
| 1.2 POCT技术 |
| 1.2.1 POCT背景与定义 |
| 1.2.2 POCT应用 |
| 1.3 本论文研究背景及主要内容 |
| 1.3.1 研究背景 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 章节安排 |
| 2 NFC天线设计 |
| 2.1 电磁场基础 |
| 2.2 NFC天线等效电路与结构 |
| 2.3 NFC天线设计 |
| 2.3.1 NFC天线性能分析 |
| 2.3.2 NFC 天线仿真 |
| 2.3.3 仿真结果验证 |
| 2.4 本章总结 |
| 3 NFC无源无线测量系统设计 |
| 3.1 低功耗电路设计 |
| 3.1.1 NFC无线无源电路设计 |
| 3.1.2 微控制器电路 |
| 3.1.3 电路的低功耗处理与微型设计 |
| 3.2 NFC无源无线测量系统性能测试及稳定性分析 |
| 3.2.1 不同垂直距离对输出电压的影响 |
| 3.2.2 可穿戴测量中衣物厚度对输出电压的影响 |
| 3.2.3 左右平移距离对输出电压的影响 |
| 3.2.4 系统贴片弯曲程度对输出电压的影响 |
| 3.3 程序及智能手机APP设计 |
| 3.3.1 程序总体流程图 |
| 3.3.2 软件APP设计 |
| 3.3.3 智能手机APP操作流程 |
| 3.4 本章总结 |
| 4 用于心率检测的无源无线柔性系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 心率传感器研究与设计 |
| 4.2.1 不同的心率传感器研究近况 |
| 4.2.2 PPG原理及传感器特性分析 |
| 4.2.3 PPG电路原理图 |
| 4.3 实验部分 |
| 4.3.1 可穿戴柔性心率检测系统设计 |
| 4.3.2 利用NFC无源系统实现不同状态的心率检测 |
| 4.3.3 脉搏速率变异性参数分析 |
| 4.4 结果与讨论 |
| 4.4.1 不同状态下的心率检测分析 |
| 4.4.2 脉搏速率变异性分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 用于胎动监测的无源无线测量系统设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 胎动监测传感器研究与设计 |
| 5.2.1 PVDF压电薄膜传感器原理及传感器特性分析 |
| 5.2.2 PVDF压电薄膜等效电路模型 |
| 5.2.3 Q/V等效电路设计及滤波处理 |
| 5.3 实验部分 |
| 5.3.1 无源无线胎动监测系统设计 |
| 5.3.2 胎动信号处理转换及阈值设置 |
| 5.3.3 3D打印外壳装置 |
| 5.3.4 胎动监测计数方法 |
| 5.4 结果与讨论 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 6.2.1 NFC无源无线测量系统的应用展望 |
| 6.2.2 NFC无源无线测量系统的不足 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所取得的研究成果 |
| 致谢 |
（2）基于机器学习的心电信号情绪识别研究（论文提纲范文）
| 缩略语表 |
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 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 情绪识别的研究现状 |
| 1.2.2 生理信号情绪识别研究现状 |
| 1.2.3 情绪识别的应用现状 |
| 1.3 目前存在的问题 |
| 1.4 主要研究内容与论文结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文结构 |
| 第二章 情绪模型及心电信号概述 |
| 2.1 情绪的生理机制和情感模型分类 |
| 2.2 生理信号概述 |
| 2.2.1 心电信号 |
| 2.2.2 心率变异性 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 数据来源与心电信号处理 |
| 3.1 MIT-BIH Arrhythmia数据集简介 |
| 3.2 Augsburg生理数据集 |
| 3.2.1 Augsburg数据集简介 |
| 3.2.2 ECG信号预处理 |
| 3.2.3 心电信号波形检测 |
| 3.2.4 HRV特征信号获取 |
| 3.2.5 数据集扩增 |
| 3.3 情绪诱发实验范式设计 |
| 3.3.1 情绪诱发方式与素材的选取 |
| 3.3.2 情绪诱发实验范式设计 |
| 3.4 心电数据采集实验设计 |
| 3.4.1 实验方法 |
| 3.4.2 心电数据采集 |
| 3.5 心电信号预处理 |
| 3.5.1 去除基线漂移与伪迹 |
| 3.5.2 去除工频干扰 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 特征提取与分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 心律不齐心电特征提取与分析 |
| 4.2.1 特征提取 |
| 4.2.2 特征分析 |
| 4.3 情感生理数据的特征提取与分析 |
| 4.3.1 ECG时域特征提取 |
| 4.3.2 HRV时域特征提取 |
| 4.3.3 HRV频域特征提取 |
| 4.3.4 HRV信号时频特征提取 |
| 4.3.5 HRV非线性特征提取 |
| 4.3.6 特征分析 |
| 4.4 自采情绪心电数据特征提取与分析 |
| 4.4.1 心电特征提取 |
| 4.4.2 特征分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于机器学习的生理信号情绪识别 |
| 5.1 支持向量机 |
| 5.1.1 SVM基本理论 |
| 5.1.2 萤火虫算法改进的支持向量机 |
| 5.1.3 算法实现 |
| 5.1.4 模型测试与结果 |
| 5.1.5 结果分析 |
| 5.2 K近邻算法 |
| 5.2.1 KNN基本理论 |
| 5.2.2 子空间KNN |
| 5.2.3 算法实现 |
| 5.2.4 模型测试与结果 |
| 5.2.5 结果分析 |
| 5.3 随机森林算法 |
| 5.3.1 决策树 |
| 5.3.2 随机森林基本理论 |
| 5.3.3 算法实现 |
| 5.3.4 模型测试和结果 |
| 5.3.5 结果分析 |
| 5.4 机器学习算法对比分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（3）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 |
（4）基于柔性传感的脉搏波信号检测、分析与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 脉搏波信号检测 |
| 1.2.2 脉搏波信号分析应用 |
| 1.3 本课题的提出和主要研究内容 |
| 1.4 文章结构 |
| 第2章 脉搏波信号检测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 脉搏波信号检测方法 |
| 2.2.1 扁平张力法的介绍 |
| 2.2.2 扁平张力法改进 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 脉搏波传感系统 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 压电驻极体介绍 |
| 3.3 压电驻极体传感器制作 |
| 3.4 传感器封装设计 |
| 3.5 腕带式传感结构设计 |
| 3.6 信号采集系统 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 脉搏波信号分析与应用 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 脉搏波信号分析 |
| 4.3 基于脉搏波信号的心率变异性分析 |
| 4.4 基于脉搏波信号的呼吸频率估算 |
| 4.5 基于脉搏波信号的血压估算 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 本文工作总结 |
| 5.1.1 工作内容 |
| 5.1.2 工作创新点总结 |
| 5.2 下一步研究计划 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（5）基于自主神经试验的精神分裂症患者心率变异性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 精神分裂症国内外研究现状 |
| 1.2.1 精神分裂症简介 |
| 1.2.2 精神分裂症的临床诊断 |
| 1.2.3 心率变异性分析在精神分裂症中的应用 |
| 1.3 心率变异性与自主神经系统的相关性研究现状 |
| 1.4 研究内容和论文组织结构 |
| 1.4.1 主要研究内容 |
| 1.4.2 论文组织结构 |
| 第二章 自主神经试验与心率变异性数据采集及处理 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 被试者入组 |
| 2.3 自主神经试验 |
| 2.4 心率变异性信号提取与特征计算 |
| 2.4.1 心率变异性提取 |
| 2.4.2 时域参数计算 |
| 2.4.3 频域参数计算 |
| 2.4.4 非线性参数计算 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 精神分裂症患者的心率变异性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 心率变异性参数的有效性分析 |
| 3.3 精神分裂症患者与正常对照的心率变异性研究 |
| 3.3.1 统计学分析方法 |
| 3.3.2 精神分裂症患者组和正常对照组之间的心率变异性差异研究结果 |
| 3.3.3 精神分裂症患者的心率变异性在试验中的变化差异研究结果 |
| 3.3.4 讨论 |
| 3.4 心率变异性与临床症状的相关性研究 |
| 3.4.1 研究方法 |
| 3.4.2 研究结果及讨论 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于精神分裂症患者心率变异性的自动分类研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 机器学习理论 |
| 4.3 基于SVM的自动分类研究 |
| 4.4 基于SVM的自动分类结果及讨论 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 工作总结 |
| 工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发（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 睡眠监测技术的研究现状 |
| 1.2.2 睡眠分期方法的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 |
| 1.3.1 主要工作内容与创新点 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第2章 心率变异性与睡眠分期的基础理论 |
| 2.1 睡眠分期的基础理论 |
| 2.2 心率变异性的基础理论 |
| 2.2.1 心电信号简介 |
| 2.2.2 心率变异性定义及研究方法简介 |
| 2.3 心率变异性与睡眠分期的关系 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 心率变异性信号的特征参数计算 |
| 3.1 实验数据介绍 |
| 3.1.1 入组标准 |
| 3.1.2 信号采集及睡眠分期标定 |
| 3.2 RRI序列的提取 |
| 3.3 RRI信号质量评估 |
| 3.4 RRI序列的预处理 |
| 3.5 RRI序列的特征参数计算 |
| 3.5.1 基于统计学方法的时域特征计算 |
| 3.5.2 基于Lomb-Scargle算法的频域特征计算 |
| 3.5.3 基于相位校正信号平均算法和熵理论的非线性特征计算 |
| 3.5.4 RRI序列数据时长分段及特征计算结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于心率变异性的睡眠分期模型研究 |
| 4.1 特征降维与预处理 |
| 4.1.1 特征冗余概览 |
| 4.1.2 基于主成分分析的特征提取 |
| 4.1.3 特征归一化处理 |
| 4.2 隐马尔科夫模型理论基础 |
| 4.2.1 隐马尔科夫模型的定义与训练方法 |
| 4.2.2 隐马尔科夫模型的预测求解过程 |
| 4.2.3 二阶隐马尔科夫模型 |
| 4.3 基于隐马尔科夫模型的睡眠分期模型构建 |
| 4.3.1 实验数据简介 |
| 4.3.2 实验方案设计 |
| 4.4 分期结果与分析 |
| 4.4.1 三分期模型结果与分析 |
| 4.4.2 四分期模型结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于心率变异性的睡眠监测系统的设计与实现 |
| 5.1 硬件系统设计 |
| 5.1.1 主控芯片选型 |
| 5.1.2 心电采集电路设计 |
| 5.1.3 系统电源模块设计 |
| 5.1.4 通信接口模块设计 |
| 5.1.5 硬件样机实物展示 |
| 5.2 软件系统设计 |
| 5.2.1 软件设计框架及开发工具 |
| 5.2.2 下位机软件设计 |
| 5.2.3 上位机软件设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（7）不同压力点按内关穴对健康人心率变异性影响的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一章 文献研究 |
| 1.1 传统中医有关按法的描述 |
| 1.1.1 按法的概述 |
| 1.1.2 按法的作用 |
| 1.1.3 按法的操作及辨证施治 |
| 1.2 现代医学对按法的研究 |
| 1.3 内关穴的中医研究概况 |
| 1.3.1 内关穴的概述 |
| 1.3.2 内关穴与心脏之间的作用关系 |
| 1.3.3 内关穴的其他功效 |
| 1.4 内关穴的现代研究概况 |
| 1.4.1 内关穴与心脏之间的联系 |
| 1.4.2 内关穴对心脏的调控作用 |
| 1.4.3 内关穴其他作用 |
| 1.5 心率变异性分析 |
| 1.5.1 心率变异性的概括 |
| 1.5.2 心率变异性分析方法及意义 |
| 1.5.3 心率变异性分析的应用 |
| 1.6 内关穴与心率变异性的关系 |
| 1.7 小结与展望 |
| 第二章 临床研究 |
| 2.1 研究对象 |
| 2.1.1 病例来源 |
| 2.1.2 纳入标准 |
| 2.1.3 排除标准 |
| 2.1.4 剔除、脱落和终止标准 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.2.1 分组方法 |
| 2.2.2 操作方法 |
| 2.3 观察指标 |
| 2.3.1 时域分析指标及意义 |
| 2.3.2 频域分析指标及意义 |
| 第三章 研究结果 |
| 3.1 一般资料 |
| 3.2 实验数据统计分析 |
| 3.3 异常情况观察及处理 |
| 3.4 数据结果总结 |
| 第四章 讨论 |
| 4.1 一般资料分析 |
| 4.2 心率变异性分析 |
| 4.3 内关穴对心脏调控作用机制探讨 |
| 4.4 不同压力参数与推拿效应的相关性探讨 |
| 4.5 问题与展望 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 在校期间发表论文情况 |
| 致谢 |
| 附件 |
（8）基于压电薄膜传感器的心冲击信号处理方法及其疲劳应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 BCG信号国内外研究现状 |
| 1.2.2 疲劳评估国内外研究现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 BCG信号检测系统的设计 |
| 2.1 BCG信号的意义 |
| 2.2 压电薄膜传感器 |
| 2.3 信号调理模块设计 |
| 2.3.1 电荷放大电路 |
| 2.3.2 低通滤波电路 |
| 2.3.3 电压放大电路 |
| 2.3.4 电压抬升电路 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于EMD-ICA的 BCG信号降噪研究 |
| 3.1 问题的提出 |
| 3.2 降噪方法原理介绍 |
| 3.2.1 EMD方法原理 |
| 3.2.2 ICA方法原理 |
| 3.2.3 EMD-ICA联合降噪 |
| 3.3 信号采集与处理 |
| 3.3.1 信号采集 |
| 3.3.2 信号处理 |
| 3.3.3 算法性能评价 |
| 3.4 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于BCG信号的呼吸和心率提取方法研究 |
| 4.1 呼吸波提取方法研究 |
| 4.1.1 BCG信号成分分析 |
| 4.1.2 问题描述和模型构造 |
| 4.1.3 优化最小化算法 |
| 4.1.4 算法推导 |
| 4.1.5 实验结果与分析 |
| 4.2 心率提取方法研究 |
| 4.2.1 BCG信号J波检测方法 |
| 4.2.2 实验结果与分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于心率变异性的疲劳检测与分析 |
| 5.1 BCG与 ECG的心率变异性分析 |
| 5.1.1 心率变异性分析方法及指标 |
| 5.1.2 结果对比分析 |
| 5.2 疲劳评估实验设计 |
| 5.3 实验结果与分析 |
| 5.3.1 主观测试结果及分析 |
| 5.3.2 HRV指标测试结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间所取得的相关科研成果 |
| 致谢 |
（9）小脑顶核电刺激对冠心病患者自主神经功能的影响（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 前言 |
| 对象与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 综述:自主神经系统与心脏性猝死的研究进展 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
（10）心电信号特征提取、稀疏表示与异常心拍识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 日常心电监护系统 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 关键技术 |
| 1.2.3 存在的问题与研究方向 |
| 1.3 论文内容、结构、目标及意义 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 论文结构 |
| 1.3.3 研究目标及意义 |
| 第二章 基于AgNW干性电极的心电信号采集与信号质量对比 |
| 2.1 干性电极发展现状 |
| 2.2 心电信号采集方案设计 |
| 2.2.1 信号采集方案 |
| 2.2.2 AgNW干性电极设计 |
| 2.2.3 电极皮肤阻抗 |
| 2.3 信号质量对比评估指标 |
| 2.3.1 信号质量指标 |
| 2.3.2 心率变异性分析 |
| 2.3.3 互相关系数 |
| 2.4 对比评估结果与讨论 |
| 2.4.1 心电波形及RR间期 |
| 2.4.2 信号质量对比评估结果与分析 |
| 2.4.3 心率变异性对比评估结果与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 快速自适应的心电信号R波检测算法 |
| 3.1 R波检测算法研究背景 |
| 3.2 快速自适应R波检测算法方案 |
| 3.2.1 小波多分辨率分析去噪与信号增强 |
| 3.2.2 信号镜像 |
| 3.2.3 局部最大值检测及阈值初始化 |
| 3.2.4 双阈值处理 |
| 3.3 实验结果与讨论 |
| 3.3.1 数据源及算法评估指标 |
| 3.3.2 双阈值系数K_(amp)、K_(time)及 R波定位 |
| 3.3.3 时间消耗及时间复杂度 |
| 3.3.4 算法缺陷 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小波变换和稀疏表示的低维心电特征提取 |
| 4.1 心电信号特征提取理论及降维方法 |
| 4.2 心拍截取 |
| 4.3 低维小波系数特征 |
| 4.3.1 原始小波系数 |
| 4.3.2 低维小波系数 |
| 4.4 低稀疏度稀疏原子特征 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于小波特征、稀疏原子特征和机器学习的早搏心拍分类 |
| 5.1 早搏检测方法研究 |
| 5.2 早搏识别方案 |
| 5.2.1 支持向量机多分类模型 |
| 5.2.2 分类方案及十折投票决策 |
| 5.3 分类评估指标 |
| 5.4 基于低维小波特征对早搏的分类 |
| 5.4.1 不同小波系数维度的分类结果 |
| 5.4.2 分类结果 |
| 5.5 基于低稀疏度稀疏原子特征对早搏的分类 |
| 5.5.1 不同稀疏原子稀疏度的分类结果 |
| 5.5.2 分类结果 |
| 5.6 结果分析与讨论 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结和展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读博士学位期间的学术成果 |
四、心率变异性分析系统的研制及其应用（论文参考文献）
- [1]NFC无源无线测量系统及穿戴式即时检测应用[D]. 张帆. 中北大学, 2021(09)
- [2]基于机器学习的心电信号情绪识别研究[D]. 郭景诗. 山西大学, 2021
- [3]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)
- [4]基于柔性传感的脉搏波信号检测、分析与应用[D]. 彭雨辉. 中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院), 2020(07)
- [5]基于自主神经试验的精神分裂症患者心率变异性研究[D]. 刘亚. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发[D]. 董腾飞. 杭州电子科技大学, 2020(01)
- [7]不同压力点按内关穴对健康人心率变异性影响的研究[D]. 罗超. 广州中医药大学, 2019(03)
- [8]基于压电薄膜传感器的心冲击信号处理方法及其疲劳应用[D]. 姜星. 河北工业大学, 2019(06)
- [9]小脑顶核电刺激对冠心病患者自主神经功能的影响[D]. 雷新. 川北医学院, 2019(03)
- [10]心电信号特征提取、稀疏表示与异常心拍识别[D]. 秦钦. 东南大学, 2019(06)