研究目的
开发基于软件的生理信号处理与生理参数测量算法，重点研究基于生物传感器的ECG和PPG信号实时采集、处理及峰值检测技术，用于心率、脉率和血压测量。
研究成果
该方法为生理信号的实时采集、处理和监测提供了一种简单、低成本的解决方案。它有效利用图形化编程语言和模拟设备进行降噪、分析和提取生理信号，在自动滤除噪声以及估算血压和脉搏率等关键心脏参数方面具有优势。
研究不足
小波的选择取决于具体应用，这是本工作的主要局限性。未来研究包括针对不同医院生理信号处理应用采用滤波和小波分析方法，并通过更多参数分析信号以提高监测系统的效率。
1：实验设计与方法选择：
研究包括设计心电（ECG）和光电容积图（PPG）放大器，通过模拟设备获取实时信号，并使用LabVIEW和MatLab环境进行处理。
2：样本选择与数据来源：
从患者处获取实时心电和光电容积图信号。
3：实验设备与材料清单：
心电和光电容积图传感器、放大器、模拟设备、LabVIEW及MatLab软件。
4：实验流程与操作步骤：
采集信号后，采用移动平均滤波和小波变换进行降噪处理，并分析峰值检测及生理参数测量。
5：数据分析方法：
基于信噪比（SNR）评估性能，通过小波峰值检测和脉搏传递时间（PTT）技术测量生理参数以估算血压。
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ECG Sensor
Acquiring real-time ECG signals from patients
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PPG Sensor
Acquiring real-time PPG signals from patients
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LabVIEW
National Instruments
Graphical programming environment for signal acquisition and analysis
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MatLab
MathWorks
Software environment for signal processing and analysis
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MyDAQ Device
National Instruments
Data acquisition system for acquiring physiological signals
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