基于压缩感知的远程心电监护系统数据处理中心设计与实现

发布时间：2017-10-20 05:45

  本文关键词：基于压缩感知的远程心电监护系统数据处理中心设计与实现

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【摘要】：心血管疾病具有高发性、突然性、高危险的特性,因而对心血管疾病患者需要进行长期的、实时的、远程的监护,以达到及时发现病情并救助病人的目的。随着计算机信息技术和通信技术日新月异的发展,对心血管疾病患者的远程心电监护已经越来越多地在临床中得到了广泛应用,远程心电监护中所使用的设备也朝着小型化、集成化、智能化和便携化的方向发展。但由于心电信号采集的生理传感器尺寸的限制,信号处理能力非常有限,对低功耗有着强烈的需求。因此,如何实现远程心电监护系统中心电信号的低功耗压缩采样和后期的精确快速重构恢复是一个亟待解决的问题,在临床医学上有着实际意义。本文设计和实现了一个远程心电监护系统的数据处理中心,并尝试将新兴的压缩感知理论应用于此系统,以达到减小传输数据量,并减少传感器节点能耗的目的。首先,本文使用面向对象的方法和UML描述工具分析了数据处理中心的系统功能需求和性能需求。其次,对系统的数据处理中心从总体功能模块、总体架构等方面进行了分析和设计,在此基础上完成了数据库设计。然后,选取经典的FOCUSS压缩感知重构恢复算法作为应用压缩感知压缩和重构的代表算法,进行低功耗采样和后期的精确快速重构恢复,利用MATLAB仿真软件充分进行仿真分析,验证了压缩感知重构恢复算法的正确性和实用性(证明FOCUSS重构恢复算法在速度和精度都基本能满足系统要求),为后期编程实现做好准备。最后,使用Java编程工具详细设计和实现了远程心电监护系统数据处理中心的各个功能模块,其中包括心电数据接收存储模块、信号重构恢复模块(采用FOCUSS重构恢复算法)、低通滤波模块、波形绘制模块、异常分析报警模块、用户登录模块和系统管理模块等。远程心电监护系统数据处理中心经过一系列功能测试后,验证了系统的各个功能模块运行正确、运行状况稳定良好,可以满足心血管病人长期的、实时的、远程的心电信号监护基本要求,并在此过程实现了减少传输的心电数据量,降低了传感器能耗,实现了整个系统的设计目标。
【关键词】：远程监护 压缩感知 心电信号 Java FOCUSS重构算法
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：R54;TP274
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-13
• 第一章 绪论13-18
• 1.1 课题研究意义13-14
• 1.2 国内外研究现状14-16
• 1.3 论文的主要工作16
• 1.4 章节安排16-18
• 第二章 相关理论与技术18-22
• 2.1 开发语言与平台介绍18-19
• 2.2 压缩感知理论简介19-22
• 第三章 系统需求分析22-29
• 3.1 系统平台分析22-23
• 3.2 功能分析23-24
• 3.3 性能分析24
• 3.4 数据流分析24-25
• 3.5 面向对象分析25-28
• 3.5.1 用例分析25-26
• 3.5.2 活动图26-27
• 3.5.3 顺序图27-28
• 3.6 本章小结28-29
• 第四章 系统总体设计29-35
• 4.1 系统总体架构设计29-31
• 4.1.1 系统总体逻辑架构设计29-30
• 4.1.2 系统总体物理架构设计30-31
• 4.2 系统总体功能模块设计31
• 4.3 系统数据库设计31-34
• 4.3.1 数据库概念结构设计31-33
• 4.3.2 数据库逻辑结构设计33-34
• 4.4 本章小结34-35
• 第五章 FOCUSS重构恢复算法仿真35-48
• 5.1 心电信号的压缩过程35-36
• 5.2 心电信号的重构恢复过程36-39
• 5.3 仿真实验39-44
• 5.3.1 人工生成信号仿真39-41
• 5.3.2 真实生理医学信号仿真41-44
• 5.4 仿真讨论和结论44-47
• 5.5 本章小结47-48
• 第六章 系统详细设计与实现48-68
• 6.1 系统类设计48-49
• 6.2 心电数据流向图49-50
• 6.3 数据接收存储模块50-52
• 6.4 信号重构恢复模块52-55
• 6.5 低通滤波模块55-56
• 6.6 波形绘制模块56-57
• 6.7 异常分析报警模块57-61
• 6.8 用户登录模块61-63
• 6.9 系统管理模块63-67
• 6.10 本章小结67-68
• 第七章 系统测试68-74
• 7.1 测试目的68
• 7.2 测试环境68
• 7.3 用户登录测试68-70
• 7.4 系统管理功能测试70-71
• 7.5 信号重构恢复与低通滤波测试71-72
• 7.6 异常分析报警测试72-73
• 7.7 其它测试内容与结果73
• 7.8 本章小结73-74
• 第八章 总结与展望74-76
• 致谢76-77
• 参考文献77-81

【参考文献】

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本文编号：1065579