基于AMDF的脉搏周期提取算法改进

发布时间：2017-09-28 08:37

  本文关键词：基于AMDF的脉搏周期提取算法改进

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【摘要】：脉搏波蕴含着丰富的人体生理和病理信息,现已成为中西医共同的研究热点。通过对脉搏波形态、强度、速率等特征的提取,可了解人体的生理病理状况,为预防、诊断、治疗疾病提供十分可靠的依据。目前,脉象仪已经在医院领域得到了广泛的应用,同时,随着人们健康意识的提高,此类设备逐渐受到广大家庭的亲睐。因此,研制出成本更低、体积更小、功能更为完善的适合家庭使用的脉象检测产品成为厂商研发的方向。 针对当前很多脉搏检测方法存在误差率高、效率低的问题,本文提出了一种基于短时平均幅度差函数(AMDF)的脉搏周期检测改进算法。本文在分析了国内外研究现状的基础上,开展了论文研究工作。首先对系统进行总体设计和功能模块设计,同时介绍了专家系统的构建方法；详细地阐述了脉搏波的产生机理、波形特征以及与人体生理病理的关系,通过了解这三方面的内容,为后续的研究确立方向；对当前脉搏波提取方法和脉搏检测分析方法进行了论述,其中脉搏信号提取方法包括了手动测量和电子测量两类方法,并从时域、频域和时频域三个领域分别对脉搏检测方法进行阐述,并探讨了每种方法的优缺点；在了解脉搏系统传递函数模型的基础上,研究脉搏信号传递参数估计的方法；介绍了脉搏信号去干扰的处理方法,包括滤波平滑处理和基线漂移抑制等,以及当前脉搏周期检测常见的几种时域分析方法,主要包括阈值法和极值法；最后,本文提出了基于AMDF的阈值削波函数脉搏周期检测改进算法,并分别采用ACF法、AMDF法以及本文提出的改进方法进行了脉搏周期提取实验,同时进行了结果的对比分析。 本文创新之处在于提出了准周期脉搏信号的平均幅度差函数的噪声阈值,并定义了AMDF极小值和阈值削波函数,使用阈值削波函数法来排除干扰谷点的影响,最后采用极值法准确提取周期谷点,获得较精确的脉搏周期。实验结果表明,本文的改进方法与短时自相关函数法以及平均幅度差函数法相比,运算量更少,误差率更低,能更准确地提取脉搏周期,能适应实时脉搏检测设备的需求。
【关键词】：脉搏信号 特征点提取 周期检测 平均幅度差函数 自相关函数
【学位授予单位】：江西财经大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TN911.7;R318.6
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 1 绪论10-15
• 1.1 研究背景和意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 论文内容结构13-14
• 1.4 本章小结14-15
• 2 系统设计15-18
• 2.1 系统总体设计15
• 2.2 系统功能设计15-16
• 2.2.1 脉搏信号采集模块15-16
• 2.2.2 ARM处理器模块16
• 2.2.3 显示模块16
• 2.3 专家系统的构建16-17
• 2.4 本章小结17-18
• 3 脉搏波及其检测分析方法18-28
• 3.1 脉搏波概况18-21
• 3.1.1 脉搏波产生机理18-19
• 3.1.2 脉搏波特征19-20
• 3.1.3 脉搏波与病理关系20-21
• 3.2 脉搏信号提取方法21-23
• 3.3 脉搏波检测分析方法23-27
• 3.3.1 时域分析方法23-25
• 3.3.2 频域分析方法25-26
• 3.3.3 时频域分析方法26-27
• 3.4 本章小结27-28
• 4 脉搏周期检测28-36
• 4.1 脉搏信号离散数字模型28-30
• 4.1.1 脉搏系统传递函数模型28-29
• 4.1.2 传递函数参数估计29-30
• 4.2 脉搏信号预处理30-32
• 4.2.1 滤波平滑处理31
• 4.2.2 基线漂移抑制31-32
• 4.3 脉搏周期检测时域分析方法32-35
• 4.3.1 阈值法32-33
• 4.3.2 极值法33-35
• 4.4 本章小结35-36
• 5 改进的脉搏周期提取算法36-53
• 5.1 基于ACF的脉搏周期提取36-42
• 5.1.1 短时自相关函数法理论基础36-38
• 5.1.2 基于ACF的脉搏周期提取38-41
• 5.1.3 实验结果与分析41-42
• 5.2 基于AMDF的脉搏周期提取42-45
• 5.2.1 平均幅度差函数理论基础42
• 5.2.2 基于AMDF的脉搏周期提取42-45
• 5.2.3 实验结果与分析45
• 5.3 基于AMDF的脉搏周期提取算法改进45-51
• 5.3.1 周期谷点筛选算法46-47
• 5.3.2 阈值削波函数47-50
• 5.3.3 实验结果与分析50-51
• 5.4 ACF法、AMDF法和本文改进方法对比分析51-52
• 5.5 本章小结52-53
• 6 总结与展望53-55
• 6.1 总结53-54
• 6.2 展望54-55
• 参考文献55-58
• 攻读硕士期间的科研成果58-59
• 致谢59

【参考文献】

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本文编号：934866