生命体征信号综合分析处理系统设计(附件)【字数：10435】
摘 要 生命体征综合检测与分析是当前生物医疗方面关键环节和发展热点，当前人们健康意识日渐加强，医疗需求由对症治疗向预防优先转变。在此背景下，本设计将心电、呼吸、体位、脑电、 心率、 血氧浓度这几个重要生命指征进行采集，并对信号波形处理和分析，从而对疾病预防提供重要依据。本设计将上述几种生命体征信号分别通过专用传感器采集，采集到的原始信号通过信号采集模块由无线传输至计算机，通过MATLAB对所采集的信号进行信号分类和处理，显示波形以及频谱图，构成对比图表，更加直观的显示人体状态。在MATLAB中对信号进行处理显示时，根据各生命体征信号特点，分别设计相适应的滤波器。对心电、心率信号进行低通、带陷以及零相移滤波，脑电主要进行小波变换，呼吸、体位、血氧浓度去除噪声后进行基本波形显示。同时构建GUI，将信号波形、相关滤波器参数波形、功率谱等信息在系统平台上显示。通过本系统，直观的显示各生命体征的相关变化，对疾病的预防有很大价值，同时对比常规身体监测对提高医护人员工作效率促进医疗信息化发展，为人体生理参数便携式系统或无线系统的研究奠定了基础。
目 录
第一章 绪论 1
1.1生命体征信号研究的背景及意义 1
1.2 生命体征信号分析技术的发展与现状 1
1.3本设计研究的主要内容和方法 2
第二章 系统总体方案设计 4
2.1主要技术指标 4
2.2信号处理方案选取 5
2.3 MATLAB信号处理程序流程图 5
第三章 基于MATLAB的滤波器设计与分析 7
3.1模拟滤波器设计 7
3.1.1 巴特沃斯滤波器 7
3.1.2 椭圆滤波器 8
3.1.3 频率变换 9
3.2数字滤波器设计 9
3.2.1 IIR滤波器设计 9
3.2.2 FIR滤波器设计 10
3.3 滤波器分析 11
3.3.1时间响应 11
3.3.2 频率响应 11
第四章 生命体征信号处理 13
4.1心电信号 13
4.1.1心电信号特性 13
4. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
1.2 心电信号波形分析 13
4.1.3 心电滤波器设计 14
4.1.4 心电信号处理结果 15
4.2心率信号 19
4.2.1脉搏波特征提取 19
4.2.2心率信号处理结果 20
4.3脑电信号 20
4.3.1小波分解信号重构 20
4.3.2小波变换默认阈值去噪处理 21
4.4呼吸信号 23
4.5体位信号 23
4.6血氧浓度信号 24
第五章 图形用户界面 25
5.1结构设计 25
5.2 GUI界面 25
结束语 27
致谢 28
参考文献 29
附录A30
第一章 绪论
1.1生命体征信号研究的背景及意义
生命体征参数是用来判断人体的生命活动正常与否的常用指标,主要有心电、心率、呼吸、血氧浓度、脑电等等。其中呼吸和心电可以判断是否有生命体的存在，以及可以根据这两个信号的变化情况可以判断生命体是否正常运转，脑电记录大脑活动变化。血氧浓度反映了血流及血液充盈肢体的状况，测量生命体征信号在医学领域有着非常重要的作用。
生命体征信号检测与分析系统研究是针对生命体征参数的检测、采集、处理，当前移动医疗信息化技术应用于越来越多的医疗机构，传统医疗正在逐步向智慧医疗过渡。目前国内外对此的研究主要针对其中一项或几项进行采集和处理，对于多参数生命体征采集处理，这些研究多由国外的公司进行。如日本的欧姆龙公司，是早期研究脉搏、心率测量公司之一，主要通过测量手腕部位桡动脉脉搏或手指部位的血液容积的变化为原理进行测量，其后许多国内外公司就人体体位、心电心率、脑电活动等领域推出许多新的实用性产品；随着科学技术的不断更新和发展，人们生活水平的提高也带来了对于身体健康的方面的需求，不再满足于单一人体特征参数的检测与分析，而是更倾向于多生命体征综合分析，近几年来，由美国XPRIZE基金会主办、高通基金会赞助，总奖金高达1千万美元的人类史上最大的医学竞赛Qualcomm Tricorder XPRIZE正在展开，对智能医疗设备的发展提供了思路。在我国人口老龄化的趋势日益明显，老年人的生理体征信号监测已成为社会和众多家庭的迫切需要。人体生命体征信号检测装置则可以有效的满足这些需求。
1.2 生命体征信号分析技术的发展与现状
本设计主要围绕心电，心率，脑电，呼吸，体位和血氧浓度六种生命体征进行信号的采集、处理及显示。这些生命体征信号能通过各个方面较好的反映人体当前的状态，并且在生命体征信号研究过程中占主导地位。各个体征信号的特点及发展如下：
心电、心率信号：心电信号是人体最重要的生理信号之一，对心电信号的研究已经长达100多年，直到现在都是热门研究对象之一。心电图是目前临床心脏病诊断的一个重要依据，作用十分的广泛。
心电信号（ECG）自动分析与诊断是目前信号处理领域的热点，能使医疗事业的发展和人们健康水平得到有效的提高。心电信号处理设计的领域较多，研究内容广泛，是一个多学科交叉的庞大课题。到目前为止现有的心电处理方法中还有很多不足和缺陷，在理论研究和实际开发中还有许多可以突破和创新的空间。目前国内大多数医院所使用的的心电图机，都存在一下不足：不能自动采样、自动分析、自动诊断，且人工出报告的时间较长，精度较差，效率较低。由于未实现自动化，在某些边远地区缺发心电图专业医师的情况下，难以对患者进行治疗。
当前对心电信号监测主要分为两步:首先滤出心电信号中主要噪声（工频电，肌电，基漂等），在处理时，大多数手段是应用小波变换，通过结合时域频域进行分析处理。在基于心电信号的处理后，我们一般就可以获得完整的心率信号（心率即指正常人每分钟心跳的次数）。
脑电信号：脑电信号(Electroencephalograph, EEG)中包含了大量的生理与病理信息，对进行神经系统疾病和症状的分析提供主要依据。从20世纪初，对人的脑电信号的研究就已开始，多年以来，人们对一系列脑电信号处理的理论和方法进展不是很快。这主要是因为脑电信号的非平稳性和背景噪声等都很强，因此脑电信号的分析与处理一直是研究热点但又极其困难的研究课题。近年来，电子技术以及非线形分析理论的快速发展为我们提供了脑电信号处理的新手段。
本设计将利用滤波器对脑电信号进行处理以及采用快速傅立叶变换（FFT）来分析脑电序列信号的频谱。
呼吸信号：呼吸道是人体的门户之一, 病毒侵害下会导致各种疾病。国内最初采用的阻抗测量技术主要用来研究血流的变化,并在心、脑、肝等血管功能状态的测量与研究方面取得了一系列的成果。但就呼吸测量方面阻抗技术这方面发展较慢。由于心动、血流等低频信号的影响，虽然国外学者研究出胸阻抗变化与呼吸活动有直接关系,但呼吸信号波形检测有很大困难。
目 录
第一章 绪论 1
1.1生命体征信号研究的背景及意义 1
1.2 生命体征信号分析技术的发展与现状 1
1.3本设计研究的主要内容和方法 2
第二章 系统总体方案设计 4
2.1主要技术指标 4
2.2信号处理方案选取 5
2.3 MATLAB信号处理程序流程图 5
第三章 基于MATLAB的滤波器设计与分析 7
3.1模拟滤波器设计 7
3.1.1 巴特沃斯滤波器 7
3.1.2 椭圆滤波器 8
3.1.3 频率变换 9
3.2数字滤波器设计 9
3.2.1 IIR滤波器设计 9
3.2.2 FIR滤波器设计 10
3.3 滤波器分析 11
3.3.1时间响应 11
3.3.2 频率响应 11
第四章 生命体征信号处理 13
4.1心电信号 13
4.1.1心电信号特性 13
4. *好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072*
1.2 心电信号波形分析 13
4.1.3 心电滤波器设计 14
4.1.4 心电信号处理结果 15
4.2心率信号 19
4.2.1脉搏波特征提取 19
4.2.2心率信号处理结果 20
4.3脑电信号 20
4.3.1小波分解信号重构 20
4.3.2小波变换默认阈值去噪处理 21
4.4呼吸信号 23
4.5体位信号 23
4.6血氧浓度信号 24
第五章 图形用户界面 25
5.1结构设计 25
5.2 GUI界面 25
结束语 27
致谢 28
参考文献 29
附录A30
第一章 绪论
1.1生命体征信号研究的背景及意义
生命体征参数是用来判断人体的生命活动正常与否的常用指标,主要有心电、心率、呼吸、血氧浓度、脑电等等。其中呼吸和心电可以判断是否有生命体的存在，以及可以根据这两个信号的变化情况可以判断生命体是否正常运转，脑电记录大脑活动变化。血氧浓度反映了血流及血液充盈肢体的状况，测量生命体征信号在医学领域有着非常重要的作用。
生命体征信号检测与分析系统研究是针对生命体征参数的检测、采集、处理，当前移动医疗信息化技术应用于越来越多的医疗机构，传统医疗正在逐步向智慧医疗过渡。目前国内外对此的研究主要针对其中一项或几项进行采集和处理，对于多参数生命体征采集处理，这些研究多由国外的公司进行。如日本的欧姆龙公司，是早期研究脉搏、心率测量公司之一，主要通过测量手腕部位桡动脉脉搏或手指部位的血液容积的变化为原理进行测量，其后许多国内外公司就人体体位、心电心率、脑电活动等领域推出许多新的实用性产品；随着科学技术的不断更新和发展，人们生活水平的提高也带来了对于身体健康的方面的需求，不再满足于单一人体特征参数的检测与分析，而是更倾向于多生命体征综合分析，近几年来，由美国XPRIZE基金会主办、高通基金会赞助，总奖金高达1千万美元的人类史上最大的医学竞赛Qualcomm Tricorder XPRIZE正在展开，对智能医疗设备的发展提供了思路。在我国人口老龄化的趋势日益明显，老年人的生理体征信号监测已成为社会和众多家庭的迫切需要。人体生命体征信号检测装置则可以有效的满足这些需求。
1.2 生命体征信号分析技术的发展与现状
本设计主要围绕心电，心率，脑电，呼吸，体位和血氧浓度六种生命体征进行信号的采集、处理及显示。这些生命体征信号能通过各个方面较好的反映人体当前的状态，并且在生命体征信号研究过程中占主导地位。各个体征信号的特点及发展如下：
心电、心率信号：心电信号是人体最重要的生理信号之一，对心电信号的研究已经长达100多年，直到现在都是热门研究对象之一。心电图是目前临床心脏病诊断的一个重要依据，作用十分的广泛。
心电信号（ECG）自动分析与诊断是目前信号处理领域的热点，能使医疗事业的发展和人们健康水平得到有效的提高。心电信号处理设计的领域较多，研究内容广泛，是一个多学科交叉的庞大课题。到目前为止现有的心电处理方法中还有很多不足和缺陷，在理论研究和实际开发中还有许多可以突破和创新的空间。目前国内大多数医院所使用的的心电图机，都存在一下不足：不能自动采样、自动分析、自动诊断，且人工出报告的时间较长，精度较差，效率较低。由于未实现自动化，在某些边远地区缺发心电图专业医师的情况下，难以对患者进行治疗。
当前对心电信号监测主要分为两步:首先滤出心电信号中主要噪声（工频电，肌电，基漂等），在处理时，大多数手段是应用小波变换，通过结合时域频域进行分析处理。在基于心电信号的处理后，我们一般就可以获得完整的心率信号（心率即指正常人每分钟心跳的次数）。
脑电信号：脑电信号(Electroencephalograph, EEG)中包含了大量的生理与病理信息，对进行神经系统疾病和症状的分析提供主要依据。从20世纪初，对人的脑电信号的研究就已开始，多年以来，人们对一系列脑电信号处理的理论和方法进展不是很快。这主要是因为脑电信号的非平稳性和背景噪声等都很强，因此脑电信号的分析与处理一直是研究热点但又极其困难的研究课题。近年来，电子技术以及非线形分析理论的快速发展为我们提供了脑电信号处理的新手段。
本设计将利用滤波器对脑电信号进行处理以及采用快速傅立叶变换（FFT）来分析脑电序列信号的频谱。
呼吸信号：呼吸道是人体的门户之一, 病毒侵害下会导致各种疾病。国内最初采用的阻抗测量技术主要用来研究血流的变化,并在心、脑、肝等血管功能状态的测量与研究方面取得了一系列的成果。但就呼吸测量方面阻抗技术这方面发展较慢。由于心动、血流等低频信号的影响，虽然国外学者研究出胸阻抗变化与呼吸活动有直接关系,但呼吸信号波形检测有很大困难。
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