人體生理信號的非線性分析方法

前言
第1章 緒論
1.1 引言
1.2 人體生理信號的主要類型及其典型特征
1.3 人體生理信號的檢測技術(shù)
1.4 人體生理信號的非線性分析方法
1.5 本書的出發(fā)點(diǎn)與主要研究內(nèi)容
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第2章 人體生理信號的嵌入式采集系統(tǒng)
2.1 引言
2.2 便攜式低功耗采集系統(tǒng)設(shè)計原理
2.2.1 硬件系統(tǒng)組成
2.2.2 主要電路原理
2.2.3 系統(tǒng)軟件設(shè)計
2.2.4 數(shù)據(jù)壓縮算法
2.3 基于ATmega64單片機(jī)的嵌入式采集系統(tǒng)
2.3.1 硬件系統(tǒng)組成
2.3.2 軟件系統(tǒng)設(shè)計
2.3.3 測試結(jié)果與分析
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第3章 幾種生理信號的前端檢測裝置
3.1 心電信號檢測
3.1.1 心電信號的特點(diǎn)與檢測方法
3.1.2 心電信號檢測的前置放大電路
3.1.3 心電信號檢測與記錄系統(tǒng)
3.2 脈搏信號檢測
3.2.1 光電式容積脈搏傳感器
3.2.2 脈搏信號檢測的前置放大電路
3.2.3 脈搏信號連續(xù)采集與記錄系統(tǒng)
3.3 脂肪和體溫檢測
3.3.1 脂肪檢測方法
3.3.2 體溫檢測方法
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第4章 心電和脈搏信號的濾波與波形提取
4.1 基于小波變換的心電信號消噪方法
4.1.1 小波變換的概念和基本理論
4.1.2 基于小波變換的心電信號消噪的主要步驟
4.1.3 基于小波變換的心電信號消噪處理
4.2 基于小波變換的HRV提取
4.3 脈搏信號的消噪方法
4.3.1 脈搏信號的波形特點(diǎn)
4.3.2 基于小波變換的脈搏信號消噪方法
4.4 基于小波變換的脈搏信號特征點(diǎn)提取
4.4.1 P波波峰點(diǎn)的提取方法
4.4.2 其他特征點(diǎn)的提取方法
4.4.3 脈搏波形特征點(diǎn)提取的主要步驟
4.4.4 實(shí)測脈搏信號的消噪與特征點(diǎn)提取
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第5章 心電信號和HRV的散點(diǎn)圖和頻譜特征
5.1 引言
5.2 QT間期對RR間期的散點(diǎn)圖
5.3 心電信號的頻譜特征
5.3.1 功率譜估計的基本原理
5.3.2 心電信號的頻譜特征
5.4 HRV的非線性定性分析
5.4.1 HRV的Poincare截面圖
5.4.2 HRV的頻譜特征
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第6章 HRV的混沌識別及其非線性參數(shù)估算
6.1 引言
6.2 基于代替數(shù)據(jù)法的混沌識別算法
6.2.1 時間序列一步預(yù)測誤差的統(tǒng)計量
6.2.2 代替數(shù)據(jù)集的生成
6.2.3 假設(shè)檢驗(yàn)
6.2.4 算法流程及校驗(yàn)
6.3 基于代替數(shù)據(jù)法的HRV的混沌識別
6.4 HRV的非線性參數(shù)估算方法
6.4.1 關(guān)聯(lián)維
6.4.2 最大Lyapunov指數(shù)
6.4.3 近似熵
6.4.4 復(fù)雜度
6.5 典型HRV的非線性參數(shù)估算結(jié)果
6.5.1 關(guān)聯(lián)維數(shù)
6.5.2 最大Lyapunov指數(shù)
6.5.3 近似熵
6.5.4 復(fù)雜度
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第7章 脈搏信號的波形形態(tài)和散點(diǎn)圖特征
7.1 引言
7.2 脈搏信號的波形特征參數(shù)
7.2.1 脈搏波形特征參數(shù)的計算方法
7.2.2 脈搏波形特征參數(shù)與生理狀態(tài)的關(guān)系
7.2.3 不同生理狀態(tài)下的脈搏單波波形特征參數(shù)
7.3 脈搏主波間期的散點(diǎn)圖
7.4 其他脈搏波形特征點(diǎn)的散點(diǎn)圖
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第8章 脈搏信號的時頻域分析
8.1 引言
8.2 脈搏信號的頻譜分析方法
8.3 脈搏信號的頻帶能量比例分析方法
8.3.1 小波包分解
8.3.2 計算步驟
8.4 結(jié)果與分析
8.4.1 不同生理狀態(tài)下的脈搏信號的頻譜
8.4.2 不同生理狀態(tài)下的脈搏信號的頻帶能量比例值
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第9章 脈搏主波間期的混沌識別及其非線性參數(shù)估算
9.1 引言
9.2 基于代替數(shù)據(jù)法的脈搏主波間期的混沌識別
9.3 脈搏主波間期的非線性參數(shù)估算
參考文獻(xiàn)
第10章 腦電信號的頻帶能量分析及其1/f節(jié)律
10.1 引言
10.2 基于小波包分解的腦電信號α波的提取方法
10.3 不同精神狀態(tài)下的腦電信號的頻帶能量比例值
10.4 基于腦電信號頻帶能量比例值的精神疲勞判定
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第11章 利用HRV和腦電信號α波的綜合評估分析
11.1 引言
11.2 腦電信號與人體疲勞的關(guān)聯(lián)機(jī)制
11.3 利用腦電信號α波的非線性參數(shù)判定疲勞狀態(tài)
11.3.1 腦電信號α波的提取
11.3.2 利用腦電信號α波的非線性參數(shù)進(jìn)行評估
11.4 利用HRV和α波的非線性參數(shù)綜合評估人體疲勞
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第12章 情緒變化和外部環(huán)境對生理信號的影響
12.1 引言
12.2 不同情緒狀態(tài)下的脈搏信號的比較
12.3 不同情緒狀態(tài)的脈搏主波間期的非線性參數(shù)估算
12.3.1 脈搏主波間期的相空間重構(gòu)
12.3.2 關(guān)聯(lián)維數(shù)與最大Lyapunov指數(shù)
12.3.3 近似熵與復(fù)雜度
12.4 振動噪聲環(huán)境下的脈搏信號分析
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