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基于STM32的可视化呼吸音听诊系统开发

发布时间:2021-08-29 13:53
  呼吸音信号是空气在人体呼吸系统中运动时所产生的特定的声音信号,包含着丰富的生理病理信息。呼吸音分为正常呼吸音和异常呼吸音,正常呼吸音是呼吸系统健康的标志,异常呼吸音对反应人体呼吸系统疾病具有重要意义。利用呼吸音听诊,不仅可以更早、更准确的诊断出呼吸系统的疾病,而且便于操作,不会对人体造成任何损害。受传统听诊器和医生临床经验的限制,仅靠耳朵听诊来诊断和判断呼吸系统疾病不够准确,而且容易受主观因素影响。因此开发一款可以提取呼吸音波形并将其清晰准确显示出来的可视化听诊系统具有很重要的意义。本文开发的可视化呼吸音听诊系统以STM32F103C8T6芯片为控制核心,由电源模块、传感器模块、数据处理模块、存储模块、显示模块和报警模块共同组成。由专业的呼吸音传感器采集的呼吸音数据,经AD/DC芯片进行模数转换后由TMS320VC5509A芯片进行实时处理。在功能强大的STM32F103C8T6芯片控制下,处理后的数据既可以在彩色液晶屏实时显示,还可以存储到SD卡或者转换成音频输出。系统控制部分采用实时嵌入式操作系统uC/OS-Ⅱ,其多任务管理方式不仅简化开发任务,而且使系统软件更加稳定,维护更加方便... 

【文章来源】:大连理工大学辽宁省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:87 页

【学位级别】:硕士

【文章目录】:
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 引言
    1.2 国内外现状
        1.2.1 呼吸音研究现状
        1.2.2 小波分析在呼吸音方面的应用现状
    1.3 本文研究工作
        1.3.1 系统功能需求分析
        1.3.2 系统技术指标
        1.3.3 设计要求
        1.3.4 论文的主要工作
2 呼吸音信号简介
    2.1 呼吸音发生机理
    2.2 呼吸音典型种类
        2.2.1 正常呼吸音
        2.2.2 异常呼吸音
    2.3 呼吸音信号的研究意义
3 呼吸音信号降噪处理方法研究
    3.1 呼吸音信号处理方法介绍
        3.1.1 傅里叶变换
        3.1.2 短时傅里叶变换
        3.1.3 连续小波变换
        3.1.4 离散小波变换
    3.2 利用小波分析进行呼吸音降噪
        3.2.1 小波降噪的方法和步骤
        3.2.2 小波基函数和小波分解层数的选取
        3.2.3 阈值方法的选取
        3.2.4 阈值函数的选取
        3.2.5 小波分析降噪的实现
4 可视化听诊系统电路设计
    4.1 系统电路总体设计
    4.2 数据处理部分电路设计
        4.2.1 处理器选择
        4.2.2 DSP最小系统设计
    4.3 系统控制部分电路设计
        4.3.1 处理器选择
        4.3.2 STM32最小系统设计
    4.4 呼吸音信号采集电路设计
    4.5 预处理电路设计
    4.6 数模转换电路设计
    4.7 McBSP模块硬件设计
    4.8 液晶接口电路设计
    4.9 电源电路设计
        4.9.1 供电电源设计
        4.9.2 芯片电源设计
    4.10 其他电路设计
        4.10.1 存储电路设计
        4.10.2 报警电路设计
    4.11 硬件抗干扰设计
5 可视化听诊系统软件设计
    5.1 呼吸音信号实时处理
        5.1.1 集成开发环境CCS
        5.1.2 呼吸音信号采集与传输
        5.1.3 呼吸音信号处理
    5.2 实时操作系统uC/OS-II
        5.2.1 uC/OS-II简介与移植
        5.2.2 系统任务的设计与划分
    5.3 系统控制部分软件设计
        5.3.1 通讯任务设计
        5.3.2 液晶任务设计
        5.3.3 存储任务设计
        5.3.4 报警任务设计
    5.4 操作界面软件设计
        5.4.1 开发环境介绍
        5.4.2 操作界面设计
6 可视化听诊系统调试
    6.1 硬件调试
    6.2 软件调试
    6.3 整体调试
结论
参考文献
附录A 可视化呼吸音听诊系统电路板图
附录B 可视化呼吸音听诊系统电路原理图-PartA
附录C 可视化呼吸音听诊系统电路原理图-PartB
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号:3370774

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