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基于小波变换的无线生命体征检测算法研究与实现

时间:2018-08-25 17:16来源:毕业论文
在MATLAB上进行小波仿真,分别用模拟信号还有实测信号作为输入进行小波算法处理,获得信号频率信息,同时,探索了噪声对处理结果的影响

摘要本文介绍了基于雷达技术的无线生命检测系统,这种系统可以克服现有的接触式生命检测系统的不足,能够无线,实时,准确的测量人体的生命体征。由于生命体征信号较为微弱,所以对信号处理方法的选择显得尤为重要。本文针对无线生命体征信号检测算法中的小波算法展开相关的研究,其主要工作如下: 1.  介绍了本文所用的生命体征检测系统,包括了探测原理,硬件设备等等。系统对人的呼吸还有心跳等活动所调制的回波信号进行处理,提取生命体征参数;同时介绍了小波变换的定义和它较之于傅里叶变换的优点。 2.  在MATLAB上进行小波仿真,分别用模拟信号还有实测信号作为输入进行小波算法处理,获得信号频率信息,同时,探索了噪声对处理结果的影响。 3.  对DSP平台进行简单介绍,用TMS320F2812 芯片的DSP平台对小波算法进行实现。    27395
毕业论文关键词  无线生命体征检测  时频分析  MATLAB仿真  小波变换   
Title      Research and implementation of wireless vital signs detection algorithm based on wavelet transform     Abstract  This paper introduces the wireless vital sign detection system based on radar technology.  This system has  realized the wireless, real-time, accurate detection of human’s vital sign, and It overcomes the shortage of the existing vital sign detection system. The selection of signal processing method is particularly important, because the vital signs are very weak. So in this paper, we discuss about the vital sign detection algorithm based on wavelet transform.  Paper’s main work are as follows: 1. This paper introduces the vital signs detection system be used in this paper To extract the vital signs parameters, including its detection principle, the hardware structure and so  on. The third chapter introduces the wavelet transform’s definition and its advantages when it compared to the Fourier transform. 2. Simulated the wavelet algorithm with Matlab, used analog signal and measured signal as input to get the frequency information. at the same time, explore the influence when noise exists.  3.  A brief introduction  about  DSP platform,  and the  implementation of the  wavelet algorithm with DSP.  Keywords  wireless  vital sign detector   wavelet transform   time-frequency analysis Matlab simulation 
 目   次 
1  绪论 -- 1
1.1  选题意义-- 1
1.2  发展现状及发展前景- 2
1.3  本文主要内容- 2
2无线生命体征检测系统的原理及实现 3
2.1  检测原理-- 3
2.2  硬件实现-- 4
2.3  软件实现-- 6
2.3.1  信号处理模块 - 6
2.3.2  数据处理模块 - 7
3  小波变换原理  8
3.1  小波理论发展- 8
3.2  小波变换定义- 9
3.3  小波变换的应用- 10
4  信号分析处理 -- 11
4.1  小波分析- 11
4.2 模拟信号仿真- 12
4.2.1  叠加信号的仿真 - 12
4.2.2 滤波分离后信号的仿真 -- 19
4.2.3 有噪信号的仿真 -- 23
4.3 实测信号处理- 26
5 小波变换的DSP实现  29
5.1 DSP发展 -- 29
5.2 DSP芯片型号的选择 - 29
5.3 TMS320F2812简介  30
5.4 小波算法的DSP实现- 31
结  论 -- 34
致  谢 -- 35
参考文献  36
 1  绪论 无线生命体征检测技术的含义是:利用无线技术,测量人体的心跳和呼吸等生理参数,观测人体的健康状况。在如今的医学临床应用中,应用比较广泛的还是接触式的生命体征检测仪,这种接触式的检测仪器的工作方法是:通过将传感器和电极接触待测人的身体,从而能实时获得人体的心跳呼吸信号。由于接触式检测仪需要将电极与人体紧密接触,因此在监测烧伤病人及传染病人生命体征时,接触式检测仪的使用是受限的。因此,利用无线技术设计的非接触式生命体征检测技术有很大的发展前景和发展意义。 1.1  选题意义 随着社会的进步,人们逐渐意识到与其等到生病了去医院治疗,还不如在日常生活中,加强预防和保健工作。因此,对于疾病的预防和保健工作在人们的生活中,占有的比重越来越大。我们都知道,呼吸和心跳可以用来反映人体的健康状况,它们是人体最重要的两种生命体征,因此,在医学上,对呼吸和心跳频率进行实时准确的检测具有非常重要的意义。目前常用的生命体征监测设备主要是接触式生命检测仪, 由于此类检测仪限制了患者的移动,会给患者造成身体不适,甚至是二次伤害,所以寻求一种更为舒适,有效的方法来测量生命体征称为人们关注的焦点。 随着现代雷达技术的高速发展, 雷达技术已经在军事和民用的各个领域得到了发展和应用。多普勒雷达可以通过发射电磁波,接收目标的反射回波,通过对回波的处理准确得到目标的相关信息。本文所述的基于雷达的非接触式生命体征检测的基本原理是:电磁波发射电磁波接触人体后,由于多普勒效应其回波中必然含有人体的生理信息。这些生理信息包含了心跳和呼吸在人体表面产生的起伏,人体的微小移动等等。通过接收回波并对回波信号进行处理,我们可以得到回波中所含的幅度和相位信息,而这些信息是与人体微小起伏运动相关的。因此,我们可以从中提取出人体的心跳和呼吸信息。 本文中无线生命体征监测系统的实现基于多普勒雷达技术, 可以对人体的心跳和呼吸速率进行实时,无线,准确的测量。同时,本系统也是将现代雷达技术应用于人们日常生活的一次重要尝试。本系统的优势在于:  1 不需要任何电极或传感器贴附人体,避免了接触式仪器的不足。 2 可以穿透砖墙,废墟等障碍物,在灾后救援上也有应用前景。 3 抗干扰性较好,不受天气环境等因素的影响。  1.2  发展现状及发展前景 在目前的临床监测中,常用的检测仪有呼吸监护仪、心电图仪、超声心动图仪等,它们属于接触式检测仪,都是需要将传感器接触人体来提取生命体征信息的。这类系统的优点是:信号易获取,处理算法简单,结构简单,易于生产。但在很多情况下,现有设备不能满足实际需要,例如,对烧伤病人或者其他有特殊要求的病人来说,接触式检测仪会对患者造成身体上的不便,甚至有可能造成二次伤害,因此,他们需要采用非接触的方式进行生命体征的监测。在这种背景下,基于雷达的非接触式生命体征检测系统得到了国内外学者的广泛关注。  有关资料表明,应用生物雷达来检测人体生命体征参数的检测技术,主要是由美、日、德、俄等发达国家的相关研究小组来引领的,其中美国起步最早。美国的 LLNL(Lawrence   Livemore National Laboratory)在1994年就开始将雷达引入生物医学领域。Moscow Aviation Institute of Russian 也于2001年开发出一款雷达系统,该系统可以检测人体的呼吸心跳信号,而且可以穿过障碍物探测到活动目标。05年,日本的University of Electro-Communications 研发了生命探测雷达, 该系统可以探测人体的呼吸心跳信号, 主要用于灾后探测, 救援活动。  相对发达国家来说,我国在这方面的工作起步较晚。在国家的重点建设和支持下,第四军医大在非接触式生命信号检测方面进行了有益的探索。在 2004 年,我国首次研发出了非接触雷达式穿墙生命探测仪。在2006年,我国自主研制出超宽带生命探测雷达,可以直接应用在灾后救援工作中。此外,西安电子科大和武警工程学院在非接触式生命检测方面做了很多的研究工作[17-19]。 1.3  本文主要内容 在绪论中,介绍了无线生命体征检测仪的基本原理,选题意义和国内外发展现状。   第二章介绍了无线生命体征检测仪的检测原理,整体框架和硬件实现。   第三章介绍了小波变换的基本原理,相较于傅里叶变换的优点,应用领域。   第四章介绍了模拟信号和实测信号的小波分析与处理。   第五章介绍了DSP基本概念,优势和小波变换的DSP实现思路。      基于小波变换的无线生命体征检测算法研究与实现:http://www.youerw.com/tongxin/lunwen_21868.html
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