便攜式生理參數采集系統(tǒng)中信號處理技術的研究.pdf

1、本文研制開發(fā)了一套在局域網內使用的生理參數采集系統(tǒng)，它實現(xiàn)了數據采集、數據分析以及數據顯示。目前，該試驗平臺采集三類生理參數：心電、體溫與皮膚電阻。硬件設計力求低功耗、便攜式、高速、強抗干擾等技術要求。軟件使用操作系統(tǒng)，方便升級和維護，具有自己的知識產權。主要是對便攜式兒童生理參數采集系統(tǒng)中信號處理部分的研究，模擬信號處理是通過硬件電路來介紹的，數字信號處理內容較多，分章節(jié)進行介紹。 由于實際中是非介入式檢測，所以采集的心電信號

2、非常微弱，信噪比較低。在信號采集時，由于儀器、人體等內外環(huán)境的影響，采集的信號不可避免的加入了各種噪音，如工頻干擾、人工偽跡、基線漂移和肌電干擾等等。為了消除干擾，提高信噪比，本文提出了基于yeta參數及倒譜距離的端點檢測方法、基于經驗模態(tài)分解(EMD)實現(xiàn)分解去除基線漂移的方法、基于小波算法的心電信號去噪方法和最后插值算法與平均。 端點檢測的方法有很多種，如基于去噪前后的能量比、短時分形尾數、頻帶方差及倒譜距離的檢測方法。本文

3、對這幾種方法做了介紹和比較，最終采用了基于yeta參數和倒譜距離的方法，效果良好。 時間序列的信號經過經驗模態(tài)分解，分解成一組本征模函數(IMF)，而不是像傅立葉變換那樣把信號分解成正弦或余弦函數。因此，該方法既能對線性穩(wěn)態(tài)信號進行分析，又能對非線性非穩(wěn)態(tài)信號進行分析。本文用該方法去除了基線漂移。 小波變換是一種新出現(xiàn)的信號的時間-尺度(時間-頻率)分析方法，具有多分辨率的特點，可以很好地刻畫信號的非平穩(wěn)特征如邊緣、尖峰