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第1章 绪论1

1.1 引言1

1.2 人体生理信号的主要类型及其典型特征2

1.3 人体生理信号的检测技术4

1.4 人体生理信号的非线性分析方法5

1.5 本书的出发点与主要研究内容7

参考文献8

第2章 人体生理信号的嵌入式采集系统12

2.1 引言12

2.2 便携式低功耗采集系统设计原理13

2.2.1 硬件系统组成13

2.2.2 主要电路原理14

2.2.3 系统软件设计18

2.2.4 数据压缩算法20

2.3 基于ATmega64单片机的嵌入式采集系统22

2.3.1 硬件系统组成22

2.3.2 软件系统设计24

2.3.3 测试结果与分析28

参考文献29

第3章 几种生理信号的前端检测装置30

3.1 心电信号检测30

3.1.1 心电信号的特点与检测方法30

3.1.2 心电信号检测的前置放大电路33

3.1.3 心电信号检测与记录系统38

3.2 脉搏信号检测39

3.2.1 光电式容积脉搏传感器40

3.2.2 脉搏信号检测的前置放大电路42

3.2.3 脉搏信号连续采集与记录系统48

3.3 脂肪和体温检测50

3.3.1 脂肪检测方法50

3.3.2 体温检测方法53

参考文献53

第4章 心电和脉搏信号的滤波与波形提取54

4.1 基于小波变换的心电信号消噪方法54

4.1.1 小波变换的概念和基本理论55

4.1.2 基于小波变换的心电信号消噪的主要步骤56

4.1.3 基于小波变换的心电信号消噪处理57

4.2 基于小波变换的HRV提取59

4.3 脉搏信号的消噪方法60

4.3.1 脉搏信号的波形特点60

4.3.2 基于小波变换的脉搏信号消噪方法61

4.4 基于小波变换的脉搏信号特征点提取62

4.4.1 P波波峰点的提取方法63

4.4.2 其他特征点的提取方法64

4.4.3 脉搏波形特征点提取的主要步骤64

4.4.4 实测脉搏信号的消噪与特征点提取65

参考文献68

第5章 心电信号和HRV的散点图和频谱特征69

5.1 引言69

5.2 QT间期对RR间期的散点图71

5.3 心电信号的频谱特征74

5.3.1 功率谱估计的基本原理74

5.3.2 心电信号的频谱特征75

5.4 HRV的非线性定性分析77

5.4.1 HRV的Poincare截面图78

5.4.2 HRV的频谱特征80

参考文献82

第6章 HRV的混沌识别及其非线性参数估算83

6.1 引言83

6.2 基于代替数据法的混沌识别算法84

6.2.1 时间序列一步预测误差的统计量84

6.2.2 代替数据集的生成85

6.2.3 假设检验85

6.2.4 算法流程及校验86

6.3 基于代替数据法的HRV的混沌识别88

6.4 HRV的非线性参数估算方法89

6.4.1 关联维89

6.4.2 最大Lyapunov指数90

6.4.3 近似熵91

6.4.4 复杂度91

6.5 典型HRV的非线性参数估算结果92

6.5.1 关联维数92

6.5.2 最大Lyapunov指数96

6.5.3 近似熵96

6.5.4 复杂度98

参考文献99

第7章 脉搏信号的波形形态和散点图特征101

7.1 引言101

7.2 脉搏信号的波形特征参数101

7.2.1 脉搏波形特征参数的计算方法101

7.2.2 脉搏波形特征参数与生理状态的关系103

7.2.3 不同生理状态下的脉搏单波波形特征参数103

7.3 脉搏主波间期的散点图106

7.4 其他脉搏波形特征点的散点图109

参考文献113

第8章 脉搏信号的时频域分析115

8.1 引言115

8.2 脉搏信号的频谱分析方法115

8.3 脉搏信号的频带能量比例分析方法116

8.3.1 小波包分解116

8.3.2 计算步骤118

8.4 结果与分析118

8.4.1 不同生理状态下的脉搏信号的频谱118

8.4.2 不同生理状态下的脉搏信号的频带能量比例值120

参考文献123

第9章 脉搏主波间期的混沌识别及其非线性参数估算125

9.1 引言125

9.2 基于代替数据法的脉搏主波间期的混沌识别126

9.3 脉搏主波间期的非线性参数估算130

参考文献139

第10章 脑电信号的频带能量分析及其1/f节律141

10.1 引言141

10.2 基于小波包分解的脑电信号α波的提取方法141

10.3 不同精神状态下的脑电信号的频带能量比例值143

10.4 基于脑电信号频带能量比例值的精神疲劳判定147

参考文献149

第11章 利用HRV和脑电信号α波的综合评估分析151

11.1 引言151

11.2 脑电信号与人体疲劳的关联机制152

11.3 利用脑电信号α波的非线性参数判定疲劳状态153

11.3.1 脑电信号α波的提取153

11.3.2 利用脑电信号α波的非线性参数进行评估154

11.4 利用HRV和α波的非线性参数综合评估人体疲劳156

参考文献158

第12章 情绪变化和外部环境对生理信号的影响159

12.1 引言159

12.2 不同情绪状态下的脉搏信号的比较160

12.3 不同情绪状态的脉搏主波间期的非线性参数估算164

12.3.1 脉搏主波间期的相空间重构164

12.3.2 关联维数与最大Lyapunov指数167

12.3.3 近似熵与复杂度169

12.4 振动噪声环境下的脉搏信号分析171

参考文献174