基于FPGA的人体基本生命体征信号采集与分析

发布时间：2017-10-12 04:21

  本文关键词：基于FPGA的人体基本生命体征信号采集与分析

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【摘要】：随着我国经济的迅猛发展和人民生活节奏的不断加快，不合理的饮食习惯和社会老龄化，许多心血管疾病如冠心病、高血压、猝死等发病率日益增加，为减少意外的发生，人们需要一种无创检测体征信号的方法，能在家中方便、快捷地检测个人的体征信息，时刻了解个人的身体状况，并及时发现心血管疾病。 本文基于国内外研究现状，深入研究了脉搏波的形成机理，，在总结归纳现有的各种脉搏波采集与分析方法的基础上设计出基于FPGA的体征信号采集与分析系统，克服传统中医脉诊主观因素的影响，为脉搏信息的定量分析、综合诊断提供依据，系统通过检测桡动脉脉搏波和一些基本信息来计算血流参数，得到了较好的效果。论文主要研究工作有以下几点： 总结归纳了目前国内外人体生命体征信号无创检测的方法，并对体温、脉搏的形成机理进行研究，分析了脉搏波的传播与人体心血管系统的密切关系，提取出与心血管系统有关的血流参数。对BP神经网络在脉象识别的应用也进行了分析与研究。 针对体征信号强度弱、干扰多的特点，采用小波变换去除基线漂移和人体呼吸、肢体抖动、肌肉紧张以及情绪的波动等引起的低频干扰，而检测仪器引入的白噪声以及固定频率50Hz的工频干扰则利用自适应算法去除，为后续体征信号的精确特征提取做好准备工作。 完成人体生命体征信号采集与分析系统的硬件设计，包括体征信号放大电路、A/D转换电路以及串口通信设计。利用Visual Studio2010和MATLAB的混合编程完成PC端系统软件的设计与实现，通过对采集的脉搏波进行预处理，提取相关特征值，再配合无创检测的血压值计算血流参数值，最后通过对比实验证明系统具有较高的准确性。
【关键词】：生命体征 脉搏波 小波变换 特征参数 FPGA
【学位授予单位】：北京工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TN911.7;R318.6
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-15
• 1.1 研究背景和意义9-10
• 1.2 国内外研究现状10-11
• 1.3 论文研究内容与结构安排11-15
• 1.3.1 论文研究内容11-13
• 1.3.2 论文结构安排13-15
• 第2章 基于 FPGA 的体征信号采集与分析相关技术15-25
• 2.1 FPGA 开发平台概述15-19
• 2.1.1 现场可编程逻辑器件 FPGA 原理与结构15-16
• 2.1.2 FPGA 的设计流程16-17
• 2.1.3 FPGA 开发工具概述17-18
• 2.1.4 硬件描述语言18-19
• 2.2 人体基本生命体征概述19-20
• 2.2.1 体温19
• 2.2.2 脉搏19-20
• 2.3 人体脉搏波信号分析方法的研究20-24
• 2.3.1 时域分析方法20-22
• 2.3.2 频域分析方法22
• 2.3.3 时频分析法22-23
• 2.3.4 小波变换在脉搏波信号分析的应用23
• 2.3.5 人工神经网络在中医脉象识别中的应用23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第3章 基于 FPGA 的体征信号采集与分析系统总体设计25-35
• 3.1 体征信号采集与分析系统总体架构25-27
• 3.1.1 体征信号的特点及其预处理方法25
• 3.1.2 系统总体设计思路25-26
• 3.1.3 体征信号采集与分析系统总体结构26
• 3.1.4 系统主要特点26-27
• 3.2 脉搏波传感器27-30
• 3.2.1 脉搏波信号采集方法27-28
• 3.2.2 PVDF 压电薄膜传感器28-30
• 3.3 体温传感器30-32
• 3.4 FPGA 处理器选型32-33
• 3.5 本章小结33-35
• 第4章 人体基本生命体征信号分析35-45
• 4.1 体征信号噪声来源与预处理35-39
• 4.1.1 脉搏波信号的噪声来源35
• 4.1.2 基于小波变换的滤波理论35-37
• 4.1.3 一种小波阈值消噪方法37
• 4.1.4 基于递归最小二乘法的自适应算法去噪37-39
• 4.2 体征信号特征提取方法39-40
• 4.2.1 脉搏波的采集39
• 4.2.2 脉搏波的分割39
• 4.2.3 脉搏波的定标39-40
• 4.3 体征信号分析40-44
• 4.3.1 血流参数无创检测与分析40
• 4.3.2 脉搏信号的频域分析40-42
• 4.3.3 中医脉象的识别42-44
• 4.4 本章小结44-45
• 第5章 体征信号采集与分析系统设计与实现45-59
• 5.1 体征信号采集与分析系统硬件设计与实现45-49
• 5.1.1 体征信号调理模块电路设计45-48
• 5.1.2 A/D 转换模块48
• 5.1.3 FPGA 复位时钟电路设计48
• 5.1.4 串口通信模块电路设计48-49
• 5.2 体征信号采集与分析系统软件设计与实现49-54
• 5.2.1 系统的总体结构与功能49-51
• 5.2.2 串口通信设计51-52
• 5.2.3 窗体单元设计52-54
• 5.3 实验结果与误差分析54-58
• 5.3.1 系统实验环境54-55
• 5.3.2 脉搏信号采集结果55-56
• 5.3.3 体温信号采集结果56-58
• 5.3.4 血流参数计算结果58
• 5.4 本章小结58-59
• 结论59-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间获得的研究成果65-67
• 致谢67

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前8条

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本文编号：1016612