<button id="662ci"></button> 心音信號是人體最重要的生理信號之一，包含心臟各個部分如心房、心室、大血管、心血管及各個瓣膜功能狀態(tài)的大量生理病理信息。心音信號分析與識別是了解心臟和血管狀態(tài)的一種不可缺少的手段。本文針對目前該研究領(lǐng)域中存在的分析方法問題和分類識別技術(shù)難點展開了深入的研究，內(nèi)容涉及心音構(gòu)成的分析、心音信號特征向量的提取、正常心音信號（NM）和房顫（AF）、主動脈回流（AR）、主動脈狹窄（AS）、二尖瓣回流（MR）4種心臟雜音信號的分類識別。本文的工作內(nèi)容包括以下5個方面： a）心音信號采集與預(yù)處理。本文采用自行研制的帶有錄音機功能的聽診器實現(xiàn)對心音信號的采集。通過對心音信號噪聲分析，選用小波降噪作為心音信號的濾波方法。根據(jù)實驗分析，選擇Donoho閾值函數(shù)結(jié)合多級閾值的方法作為心音信號預(yù)處理方案。 b）心音信號時頻分析方法。文中采用5種時頻分析方法分別對心音信號進行了時頻譜特性分析，結(jié)果表明：不同的時頻分析方法與待分析心音信號的特性有密切關(guān)系，即需要在小的交叉項干擾與高的時頻分辨率之間作綜合的考慮。鑒于此，本文提出了一種自適應(yīng)錐形核時頻（ATF）分析方法，通過實驗驗證該分布能較好地反映心音信號的時頻結(jié)構(gòu)，其性能優(yōu)于一般錐形核分布（CKD）以及Choi-Williams分布（CWD）、譜圖（SPEC）等固定核時頻分析方法，從而選擇自應(yīng)錐形核時頻分析方法進行心音信號分析。 c）心音信號特征向量提取。根據(jù)對3M Littmann（） Stethoscopes[31]數(shù)據(jù)庫中標準心音信號的時頻分析結(jié)果，提取8組特征數(shù)據(jù)，通過Fihser降維處理方法提取出了實現(xiàn)分類可視化，且最易于分類的心音信號的2維特征向量，作為心音信號分類的特征向量。 d）心音信號分類方法。根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，研究了支持向量機核函數(shù)、多分類支持向量機的選取方法，同時，基于分類的目的 性和可信性，本文提出以分類精度最大為判斷準則的核函數(shù)參數(shù)與松弛變量的優(yōu)化方法，建立了心音信號分類的支持向量機模型，選取標準數(shù)據(jù)庫中NM、AF、AR、AS、MR每類心音信號的80組2維特征向量中每類60組數(shù)據(jù)作為支持向量機的學(xué)習(xí)樣本，對余下的每類20組數(shù)據(jù)進行測試，得到每類的分類精度（Ar）均為100％，同時對臨床上采集的與上述4種同類心臟雜音信號和正常心音信號中每類24個心動周期進行分類實測，分類精度分別為：NM、AF、MR的分類精度均為100％，而AR、AS均為95．83％，驗證了該方法的分類有效性。 e）心音信號分析與識別的軟件系統(tǒng)。本文以MATLAB語言的可視化功能實現(xiàn)了心音信號分析與識別的軟件運行平臺構(gòu)建，可完成對心音信號的讀取、預(yù)處理，繪制時-頻、能量特性的三維圖及兩維等高線圖；同時，利用MATLAB與EXCEL的動態(tài)鏈接，實現(xiàn)對心音信號分析數(shù)據(jù)的存儲以及統(tǒng)計功能；最后，通過對心音信號2維特征向量的分析，實現(xiàn)心音信號的自動識別功能。 本文的研究特色主要體現(xiàn)在心音信號特征向量提取的方法以及多分類支持向量機模型的建立兩方面。 綜上所述，本文從理論與實踐兩方面對心音信號進行了深入的研究，主要是采用自適應(yīng)錐形核時頻分析方法提取心音信號特征向量，根據(jù)心音信號特征向量組成的散點圖，建立心音信號分類的支持向量機模型，并對正常心音信號和4種心臟雜音信號進行了分類研究，取得了較為滿意的分類結(jié)果，但由于用于分類的心臟雜音信號種類及數(shù)據(jù)量尚不足，因此，今后的工作重點是采集更多種類的心臟雜音信號，進一步提高心音信號分類精度，使本文研究成果能最終應(yīng)用于臨床心臟量化聽診。 關(guān)鍵詞：心音信號，小波降噪，非平穩(wěn)信號，心臟雜音，信號處理，時頻分析，自適應(yīng)，支持向量機
上傳時間： 2013-04-24
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發(fā)光二極體(Light Emitting Diode, LED)為半導(dǎo)體發(fā)光之固態(tài)光源。它成為具省電、輕巧、壽命長、環(huán)保(不含汞)等優(yōu)點之新世代照明光源。目前LED已開始應(yīng)用於液晶顯示
上傳時間： 2013-04-24
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生物特征識別是指通過計算機，利用人體固有的生理特征，如指紋，靜脈來進行個人身份鑒別的技術(shù)。由于生物特征唯一性和不變性，使得生物特征識別與傳統(tǒng)的方法如數(shù)字密碼和身份證相比，具有更高的安全性和易用性。傳統(tǒng)的高性能自動識別系統(tǒng)大多基于PC平臺聯(lián)機應(yīng)用，然而在實際應(yīng)用中往往對自動識別系統(tǒng)要求有更高的便攜性和易用性，嵌入式技術(shù)的快速發(fā)展使得實現(xiàn)這樣的系統(tǒng)變?yōu)榱丝赡堋?生物特征識別系統(tǒng)主要由通用模塊的控制系統(tǒng)與非通用模塊的圖像采集設(shè)備與識別算法組成。本文針對通用模塊與非通用模塊接口問題進行研究和設(shè)計，實現(xiàn)了一個工作良好的嵌入式平臺。 本課題在設(shè)計核心板、擴展板、轉(zhuǎn)接板的硬件基礎(chǔ)上，移植實時操作系統(tǒng)Linux，編寫各種接口與模塊的驅(qū)動、多路攝像頭切換程序，并很好的解決了攝像頭采集生物特征時光強控制問題，為很好的采集到清晰圖像提供了一個良好穩(wěn)定的硬件平臺。 本課題所設(shè)計的嵌入式系統(tǒng)通過測試，做了大量的實驗，并將所采集到的手指靜脈圖像進行討論分析，具有實用價值。
上傳時間： 2013-06-03
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隨著數(shù)字化和網(wǎng)絡(luò)化的發(fā)展，傳統(tǒng)的門禁系統(tǒng)由于鑒別方式、速度和性能等方面的限制，很難滿足安全可靠和網(wǎng)絡(luò)化的控制需求。由于識別技術(shù)的不斷成熟，基于人體生理特征的身份識別系統(tǒng)逐漸被人們開始采用，目前，從實用的角度看，指紋識別技術(shù)要比其它生物識別技術(shù)更安全和方便，這是因為人的指紋具有唯一性、不變性以及貼身性的特點。傳統(tǒng)的門禁控制器常采用單片機開發(fā)，利用串行通信接口向遠程上位機傳送數(shù)據(jù)，多個門禁控制器一般組成RS485網(wǎng)絡(luò)，通信線路專用且不易于實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)控制和遠程控制，而基于TCP/IP網(wǎng)絡(luò)通信的門禁系統(tǒng)通過局域網(wǎng)傳遞數(shù)據(jù)，很容易實現(xiàn)遠程控制和分布式管理。 文中設(shè)計了基于指紋識別和以太網(wǎng)的智能網(wǎng)絡(luò)型門禁控制器。在ARM9和Linux操作系統(tǒng)上采用FPS200指紋傳感器采集指紋圖像和USB攝像頭采集視頻圖像，以及采用以太網(wǎng)控制器芯片AX88796，實現(xiàn)了基于TCP/IP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)。 論文首先分析了門禁系統(tǒng)的研究背景、意義及國內(nèi)外的發(fā)展現(xiàn)狀，然后介紹了指紋識別網(wǎng)絡(luò)門禁系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)，闡述了系統(tǒng)各個重要功能模塊的硬件資源。根據(jù)系統(tǒng)的硬件資源搭建了嵌入式Linux的軟件平臺，移植了相關(guān)模塊的驅(qū)動程序。論文研究了指紋識別算法，包括指紋圖像預(yù)處理和指紋圖像的特征提取和匹配，重點分析了指紋圖像分割法，利用灰度梯度和灰度方差的結(jié)合設(shè)置一個合適的局部閾值對指紋進行分割。然后，闡述了門禁控制系統(tǒng)軟件的總體設(shè)計，并重點介紹Video4Linux采集圖像、指紋圖像采集、GoAhead Web Server的應(yīng)用以及系統(tǒng)運用TCP/IP實現(xiàn)系統(tǒng)門禁控制器和上位機PC之間的網(wǎng)絡(luò)通信。 系統(tǒng)測試部分介紹了測試環(huán)境、測試方法以及測試內(nèi)容。測試結(jié)果表明，本課題設(shè)計的指紋識別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)在穩(wěn)定性、可靠性以及實時性方面達到了較好的效果。文章最后提出了一些在工作中遇到的問題，并對近幾年來的一些新的研究趨勢做了簡單的總結(jié)與展望，指出了指紋識別網(wǎng)絡(luò)型門禁系統(tǒng)未來的研究方向。
標簽： ARM 指紋識別 門禁系統(tǒng)
上傳時間： 2013-07-23
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生物識別技術(shù)是根據(jù)人體自身所固有的生理特征或行為特征來進行身份識別。與傳統(tǒng)識別方法相比，生物特征的身份識別技術(shù)不存在攜帶不便、丟失、遺忘等問題。虹膜識別以其精確度高、穩(wěn)定性好、高獨特性、非接觸等特點作為一種新興的生物識別技術(shù)使它受到國內(nèi)外研究人員的重視。 近年虹膜識別理論的發(fā)展十分迅速，到目前為止已經(jīng)有虹膜識別系統(tǒng)投入了商業(yè)應(yīng)用，但大多數(shù)此類系統(tǒng)都需要PC作為運行平臺而缺乏靈活性。但是嵌入式應(yīng)用是虹膜識別技術(shù)走向?qū)嶋H應(yīng)用的必然趨勢。因此本文提出了一個利用DSP+ARM實現(xiàn)虹膜識別嵌入式應(yīng)用的一個方案。本系統(tǒng)由6個模塊組成：電源管理和監(jiān)控、虹膜圖像采集、虹膜圖像處理(DSP)、存儲器(SDRAM和FLASH)、人機交互(ARM)以及數(shù)據(jù)傳輸部分。 在硬件設(shè)計方面介紹了DSP的有關(guān)知識和DSP系統(tǒng)硬件設(shè)計的過程，講解了DSP系統(tǒng)各硬件模塊的設(shè)計與調(diào)試。在軟件設(shè)計方面介紹了利用CCS開發(fā)的設(shè)計流程和調(diào)試經(jīng)驗并且對于如何固化代碼使系統(tǒng)硬件自舉進行詳細闡述，另外還介紹了如何基于WINCE利用ARM系統(tǒng)進行人機界面快速開發(fā)。 最后，文章對未來工作方向進行了簡要的說明。
標簽： DSP ARM 虹膜識別 系統(tǒng)設(shè)計
上傳時間： 2013-04-24
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本文研制了一種基于社區(qū)和家庭，以家庭為核心的“家庭——社區(qū)醫(yī)院——中心醫(yī)院”的三層體系結(jié)構(gòu)的遠程家庭監(jiān)護系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要包括家庭端的遠程家庭監(jiān)護智能終端和遠端的醫(yī)院監(jiān)護中心兩部分，其中，家庭端的遠程家庭監(jiān)護智能終端的軟硬件實現(xiàn)是本文的重點和關(guān)鍵。 給出了遠程家庭監(jiān)護智能終端的硬件結(jié)構(gòu)和軟件體系的總體設(shè)計方案。遠程家庭監(jiān)護的硬件平臺，以Philips的ARM內(nèi)核的32位嵌入式微處理器LPC2214為控制核心，外圍擴展藍牙模塊、ISP1160 USB主機模塊、10M以太網(wǎng)通信模塊、CF卡存儲模塊和液晶顯示模塊等模塊實現(xiàn)。對各硬件模塊的設(shè)計實現(xiàn)做了詳盡的論述。在硬件平臺的基礎(chǔ)上，移植嵌入式操作系統(tǒng)μC/OS-Ⅱ，按照操作系統(tǒng)、中間件程序和應(yīng)用程序的分層軟件體系結(jié)構(gòu)，設(shè)計實現(xiàn)了遠程家庭監(jiān)護智能終端的軟件，使得軟件更易維護和升級。 對家庭監(jiān)護終端的軟件實現(xiàn)進行了詳細的論述。設(shè)計實現(xiàn)了各硬件模塊的驅(qū)動程序、通信協(xié)議和應(yīng)用程序。整個應(yīng)用程序按功能劃分為9個任務(wù)，由操作系統(tǒng)內(nèi)核進行調(diào)度，提高了系統(tǒng)的可靠性和實時性。應(yīng)用程序?qū)崿F(xiàn)了友好的人機界面和生理信號的自動分析功能。重點研究了ECG信號自動分析診斷算法，應(yīng)用自適應(yīng)模板法，實現(xiàn)了疾病自動分析診斷功能，能夠?qū)崿F(xiàn)10種常見心律異常的自動分析診斷。 遠程家庭監(jiān)護智能終端系統(tǒng)可實現(xiàn)對病人心電、血壓、血糖、體溫、呼吸率和血氧飽和度等參數(shù)的實時遠程監(jiān)護，可根據(jù)病人的情況定制要監(jiān)護的參數(shù)，具有良好的可擴展性和靈活性。遠程家庭監(jiān)護終端，通過藍牙模塊以無線方式采集病人的心電和體溫參數(shù)，通過USB主機下行口連接其他生理參數(shù)模塊采集血壓等參數(shù)。所采集的參數(shù)經(jīng)終端分析處理后，可在液晶上顯示生理參數(shù)值及結(jié)果，并可通過局域網(wǎng)傳送到監(jiān)護中心服務(wù)器，供社區(qū)醫(yī)院監(jiān)護醫(yī)生分析診斷。在病人出現(xiàn)生理異常時，家庭監(jiān)護智能終端能夠給出初步診斷結(jié)果并發(fā)出報警。監(jiān)護服務(wù)器收到報警后提醒監(jiān)護醫(yī)生給出診斷結(jié)果，并將診斷結(jié)果反饋到家庭監(jiān)護終端顯示，使病人能夠得到及時救治。
上傳時間： 2013-06-06
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生物醫(yī)學(xué)信號是源于一個生物系統(tǒng)的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經(jīng)活動等，這些信號通常含有與生物系統(tǒng)生理和結(jié)構(gòu)狀態(tài)相關(guān)的信息，它們對這些系統(tǒng)狀態(tài)的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正...
上傳時間： 2013-04-24
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生物醫(yī)學(xué)信號是源于一個生物系統(tǒng)的一類信號，像心音、腦電、生物序列和基因以及神經(jīng)活動等，這些信號通常含有與生物系統(tǒng)生理和結(jié)構(gòu)狀態(tài)相關(guān)的信息，它們對這些系統(tǒng)狀態(tài)的研究和診斷具有很大的價值。信號拾取、采集和處理的正確與否直接影響到生物醫(yī)學(xué)研究的準確性，如何有效地從強噪聲背景中提取有用的生物醫(yī)學(xué)信號是信號處理技術(shù)的重要問題。 設(shè)計自適應(yīng)濾波器對帶有工頻干擾的生物醫(yī)學(xué)信號進行濾波，從而消除工頻干擾，獲得最佳的濾波效果是本研究要解決的問題。生物醫(yī)學(xué)信號具有信號弱、噪聲強、頻率范圍較低、隨機性強等特點。由于心電(electrocardiogram，ECG)信號的確定性、穩(wěn)定性、規(guī)則性都比其他生物信號高，便于準確評估和檢測濾波效果，本研究采用ECG信號作為原始的模板信號。 本研究將新的電子芯片技術(shù)與現(xiàn)代信號處理技術(shù)相結(jié)合，從過去單一的軟件算法研究，轉(zhuǎn)向軟件與硬件結(jié)合，從而提高自適應(yīng)速度和精度，而且可以使系統(tǒng)的開發(fā)周期縮短、成本降低、容易升級和變更。 采用現(xiàn)場可編程邏輯器件(Field Programmable Gate Array，F(xiàn)PGA)作為新的ECG快速提取算法的硬件載體，加快信號處理的速度。為了將ECG快速提取算法轉(zhuǎn)換為常用的適合于FPGA芯片的定點數(shù)算法，研究中詳細分析了定點數(shù)的量化效應(yīng)對自適應(yīng)噪聲消除器的影響，以及對浮點數(shù)算法和定點數(shù)算法的復(fù)合自適應(yīng)濾波器的各種參數(shù)的選擇，如步長因子和字長選擇。研究中以定點數(shù)算法中的步長因子和字長選擇，作為FPGA設(shè)計的基礎(chǔ)，利用串并結(jié)合的硬件結(jié)構(gòu)實現(xiàn)自適應(yīng)濾波器，并得到了預(yù)期的效果，準確提取改善后的ECG信號。 研究中，在MATLAB(Matrix Laboratry)軟件的環(huán)境下模擬，選取帶有50Hz工頻干擾的不同信噪比的ECG原始信號，在浮點數(shù)情況下，原始信號通過采用最小均方LMS(LeastMean Squares)算法的浮點數(shù)自適應(yīng)濾波器后，根據(jù)信噪比的改善和收斂速度，確定不同的最佳μ值，并在定點數(shù)情況下，在最佳μ值的情況下，原始信號通過采用LMs算法的定點數(shù)自適應(yīng)濾波器后，根據(jù)信噪比的改善效果和采用硬件的經(jīng)濟性，確定最佳的定點數(shù)。并了解LMS算法中步長因子、定點數(shù)字長值對信號信噪比、收斂速度和硬件經(jīng)濟性的影響。從而得出針對含有工頻干擾的不同信噪比的原始ECG，應(yīng)該采用什么樣的μ值和什么樣的定點數(shù)才能對原始ECG的改善和以后的硬件實現(xiàn)取得最佳的效果，并根據(jù)所得到的數(shù)據(jù)和結(jié)果，在FPGA上實現(xiàn)自適應(yīng)濾波器，使自適應(yīng)濾波器能對帶有工頻干擾的ECG原始信號有最佳的濾波效果。
上傳時間： 2013-04-24
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本智能健康監(jiān)護儀可對多項人體生理參數(shù)(體溫、血壓、脈搏、心電、心音)進行采集和分析，從中得到關(guān)于用戶健康狀況的信息。同時，本系統(tǒng)還可通過多種接口將信息傳送至PC，并可以通過3G網(wǎng)絡(luò)將信息發(fā)送至手機等移動式設(shè)備。本產(chǎn)品擴展性強、便攜、易用，在個人保健等方面有較好的發(fā)展前景。 本文研發(fā)的智能健康監(jiān)護儀克服了傳統(tǒng)監(jiān)護儀體積大、附件多、有線檢測傳輸方式、組網(wǎng)不方便、檢測參數(shù)單一等缺點。其主要功能包括人體血壓、心率、體溫、脈搏、心音等生理參數(shù)的檢測和顯示，并提供無線接口，用戶可以轉(zhuǎn)發(fā)監(jiān)護儀上傳的健康數(shù)據(jù)。
標簽： 健康監(jiān)護
上傳時間： 2013-11-29
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雪崩光電二極管 (APD) 接收器模塊在光纖通信繫統(tǒng)中被廣泛地使用。APD 模塊包含 APD 和一個信號調(diào)理放大器，但並不是完全獨立。它仍舊需要重要的支持電路，包括一個高電壓、低噪聲電源和一個用於指示信號強度的精準電流監(jiān)視器
上傳時間： 2013-11-22
上傳用戶：zhangyigenius
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