导读:本文包含了远程心电信号检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:心电信号,TMS320VC5509DSP,小波变换,B样条小波
远程心电信号检测论文文献综述
席朝岭[1]（2012）在《远程监护终端心电信号的实时检测》一文中研究指出由于心脏疾病具有偶然性、突发性和高致残、致死率，而且我国的医疗资源匮乏而且分布极不均衡，为了保障人们医疗卫生保健的需求、提高人们的生命质量以及节约医疗开支，所以心脏疾病的预防与分析诊断具有重要的社会意义。为了方便及时检测到被检测的心脏生理情况，开发一种便携、经济、实用和智能的远程心电(ECG)监护终端，实现心脏疾病患者的自我发现、自我诊断以及自我护理势在必行。在目前的远程心电监护系统中，大多数心电终端没有心电自动分析诊断功能，无法满足远程心电监护的实时处理和自动分析的需要，特别是不能对危及患者生命的心电特征参数的识别。随着集成电路技术的发展，为远程心电检测终端的小型化、便携化和智能化提供了技术支持。本课题的研究正是基于上述需求，利用小波变换的方法，在以DSP为主处理器的系统上展开对ECG信号去噪和特征参数检测算法的探索。首先，本文在心电图（ECG）生理学基础及其特点的基础上，设计出了心电信号采集和调理电路。本文ECG信号分析处理系统采用TMS320VC5509DSP处理器为主处理器，搭建了远程心电监护终端硬件系统，完成ECG信号的采集、放大调理、去噪、分析处理和特征参数的检测。其次，根据小波变换的性质对ECG信号及其噪声表现出的小波特性进行了分析，为ECG信号去噪提供了充足的理论依据。在上述理论的基础上，研究了心电信号去噪的步骤、分解层数以及阈值的选取的规律，提出了基于二次B样条小波基础上的一种比较合理ECG信号综合去噪算法，并进行了Matlab仿真实验，验证了所提出的综合去噪算法在ECG信号去噪中的有效性。最后，在理解小波变换检测ECG信号奇异点原理的基础上，进一步研究了二次B样条小波在ECG信号特征参数识别方面的突出优势，对ECG信号进行了8层分解和R波的识别和定位。在此基础上，找出QRS波的起点和终点的位置，确定了R-R间期，并且确定了P波和T波的位置及参数。本文采用MIT-BIH心电数据库的数据对提出的算法进行了仿真实验，验证了算法的精确性和有效性。ECG信号特征参数检测的算法在TMS320VC5509DSP处理器上进行了测试，本算法测试了5个心电数据的部分信号，profiler的测试数据结果以及在搭建的硬件系统实验表明，该算法能够满足远程监护心电系统的实时性要求。(本文来源于《河南科技大学》期刊2012-05-01）
李立策[2]（2008）在《可穿戴式远程医疗系统用户端心电信号的实时检测》一文中研究指出远程医疗系统为如今社会医疗资源紧缺的问题提供了一种有效的解决方法。然而由于系统的家庭终端部分存在着不够方便和测量过程不舒适等问题,使得远程医疗系统得不到普及。本论文研究的穿戴式远程医疗系统是一种新颖的医疗仪器,使患者无需到医院就得到日常监护。本论文重点研究了穿戴式远程医疗系统客户端的心电信号检测算法,提出了符合系统实时性要求的ECG信号R波和P波检测算法。首先对ECG信号进行预处理,采用平滑滤波器来滤除50Hz工频干扰,然后对信号进行小波变换,通过将高尺度的逼近信号和低尺度的细节信号置零并重构信号,达到去除基线漂移和高频噪声的目的。接着本文重点研究了心电特征信息提取方法。在分析了小波变换检测心电信号奇异点的原理之后,采用Daubechies3阶小波对预处理后的ECG信号进行分解,在22和23两个小波系数上使用自适应阈值、不应期和补偿等策略对心电信号进行R波检测。实验结果显示,算法的平均正确检测率达到了99%以上。P波检测的方法是在R波定位完成之后,将QRS-T波对消掉,使得原始信号仅剩P波为主要成分,然后对这部分信号进行自适应阈值判断,检测出P波位置。实验结果显示本算法对某些信号的检测效率达到了90%。另外本文还研究了部分心律失常病例的自动分析技术,介绍了心动过缓、心动过速等病例的判断指标。课题使用TMS320VC5509DSP处理器作为算法实现平台,它具有运行功率低,计算能力强的特点,非常适合应用于穿戴式设备。本文最后介绍了CCS集成开发环境测试检测算法性能的方法,通过profile工具计算执行时间可以得知算法的执行效率。实验结果表明R波检测和P波检测算法在TMS320VC5509DSP处理器上可以高效率运行。(本文来源于《重庆大学》期刊2008-04-01）
潘静,郭兴明,陈旻,谭新[3]（2008）在《一种用于远程监护中心电信号检测的新方法》一文中研究指出目的:远程心电监护过程中如何降低各种噪声干扰,将心电信号快速准确表达是实验拟解决的问题。方法:将人工神经网络和自适应噪声抵消原理相结合,用一个叁层BP网络来代替自适应抵消中常用的线性滤波器,并根据实际情况改进其获得参考输入的方法。通过Matlab/Simulink进行建模仿真,运用MIT/BIH数据库中的数据验证该方法的有效性。结果:①对用余弦波模拟的50Hz工频干扰的滤除有显着作用,并且可以很好地保留原始信号的波形特征。②对MIT/BIH数据库中含噪声较严重的108号数据进行滤波,能够有效的消除基线漂移和其他因素引起的干扰,提高信号的信噪比。结论:由于神经网络具有自学习和非线性映射能力,该方法能够比一般的自适应滤波更好的适应噪声的非线性特性。在远程心电监护中,可以有效滤除运动和环境因素引起的各种干扰,效果满意。(本文来源于《中国组织工程研究与临床康复》期刊2008年09期）
赵静[4]（2006）在《基于GPRS的远程心电信号检测装置的研究》一文中研究指出目前,检测心脏疾病的常规方法是到医院做心电图。常规心电图检测较能直观的反映患者的心脏功能情况,但它只能描记患者几分钟平卧状态下短时间内的心电图片段。由于其只是在短时间内采集患者的心电信号,因此难以获得患者各种状态、各个时间的心电图变化。这样就限制了医生诊断的范围,甚至会贻误对症治疗的时机。针对现代医疗的要求,结合吉林大学朝阳校区医院的“基于高校医院信息管理系统的高级知识分子高密人群疾病的分析、预警系统”项目,设计了一种基于GPRS(General Packet Radio Service)无线数据传输网络的远程心电信号检测装置。该检测装置与医院监测中心的服务器共同组成一个心电监护系统。病人无需亲自到医院作常规心电图检测,而只需佩戴一个便携式的心电信号检测装置,该检测装置能够实现:实时采集人体心电信号、对心电信号进行初步分析、通过GPRS无线网络和Internet组成的链路将心电数据传输到医院监测中心服务器等功能。设计的心电信号检测装置与医院服务器联合运行以后,患者的活动范围将不再受医院限制,医院的医生可通过服务器了解到院外被监测患者的心脏功能情况,医生诊断的效率将得到提高,也降低了因延误治疗时机对患者造成的损失。本论文依据系统原理和总体设计方案,对人体心电信号及其检测方法进行了研究,计划完成以下工作:①对人体心电信号进行研究,依据心电信号的特征设计出心电信号拾取模块,用于提取人体心电信号;②研究GPRS的工作原理和工作过程,设计GPRS无线数据传输模块,通过调试能完成与网络服务器之间的数据传输功能,用于心电信号的无线传输;③完成中央控制器模块的构建及单片机程序的编写工作;④对设计的心电信号检测装置进行整体调试,作到稳定地采集心电信号;控制GPRS无线数据传输模块可靠地传输心电数据。(本文来源于《吉林大学》期刊2006-11-01）
杨帆,黎会鹏,赵党军,李国平[5]（2006）在《基于MCS-51与LabVIEW的远程光电信号检测系统》一文中研究指出采用硅光电池传感器,检测光强变化。下位机以单片机AT89C51为核心,实现采样、被测参数的LED动态显示和数据传输。上位机利用LabVIEW进行数据采集、实时信号显示、存储数据、调试代码,对干扰进行分析,优化滤波器参数,实现对信号的最佳处理及信号的远程传输。选用RS-232串口实现单片机与上位机数据通信,较好地模拟了工业现场控制系统。(本文来源于《武汉理工大学学报》期刊2006年08期）
远程心电信号检测论文开题报告
（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：
远程医疗系统为如今社会医疗资源紧缺的问题提供了一种有效的解决方法。然而由于系统的家庭终端部分存在着不够方便和测量过程不舒适等问题,使得远程医疗系统得不到普及。本论文研究的穿戴式远程医疗系统是一种新颖的医疗仪器,使患者无需到医院就得到日常监护。本论文重点研究了穿戴式远程医疗系统客户端的心电信号检测算法,提出了符合系统实时性要求的ECG信号R波和P波检测算法。首先对ECG信号进行预处理,采用平滑滤波器来滤除50Hz工频干扰,然后对信号进行小波变换,通过将高尺度的逼近信号和低尺度的细节信号置零并重构信号,达到去除基线漂移和高频噪声的目的。接着本文重点研究了心电特征信息提取方法。在分析了小波变换检测心电信号奇异点的原理之后,采用Daubechies3阶小波对预处理后的ECG信号进行分解,在22和23两个小波系数上使用自适应阈值、不应期和补偿等策略对心电信号进行R波检测。实验结果显示,算法的平均正确检测率达到了99%以上。P波检测的方法是在R波定位完成之后,将QRS-T波对消掉,使得原始信号仅剩P波为主要成分,然后对这部分信号进行自适应阈值判断,检测出P波位置。实验结果显示本算法对某些信号的检测效率达到了90%。另外本文还研究了部分心律失常病例的自动分析技术,介绍了心动过缓、心动过速等病例的判断指标。课题使用TMS320VC5509DSP处理器作为算法实现平台,它具有运行功率低,计算能力强的特点,非常适合应用于穿戴式设备。本文最后介绍了CCS集成开发环境测试检测算法性能的方法,通过profile工具计算执行时间可以得知算法的执行效率。实验结果表明R波检测和P波检测算法在TMS320VC5509DSP处理器上可以高效率运行。
（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。
远程心电信号检测论文参考文献
[1].席朝岭.远程监护终端心电信号的实时检测[D].河南科技大学.2012
[2].李立策.可穿戴式远程医疗系统用户端心电信号的实时检测[D].重庆大学.2008
[3].潘静,郭兴明,陈旻,谭新.一种用于远程监护中心电信号检测的新方法[J].中国组织工程研究与临床康复.2008
[4].赵静.基于GPRS的远程心电信号检测装置的研究[D].吉林大学.2006
[5].杨帆,黎会鹏,赵党军,李国平.基于MCS-51与LabVIEW的远程光电信号检测系统[J].武汉理工大学学报.2006
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