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摘要
第1章绪论
1．1研究背景与研究意义
1．1．1体域网的研究意义
1．1．2体域网中脉搏波的研究意义
1．1．3无创连续测量血压的研究意义
1．2．1复杂网络的概念
1．2．2时间序列到复杂网络的映射
1．3本文主要工作
1．4本文组织结构
第2章基于鉴相器方法的瞬时心率计算
2．1研究意义
2．2基于鉴相器的瞬时心率提取算法
2．3基于安卓手机的算法实现
2．3．1摄像头检测PPG脉搏波原理
2．3．2低通滤波器的实现
2．3．3相位补偿的实现
2．4算法测试
2．4．1实验设置
2．4．2手指位置的识别
2．4．3比较算法
2．4．4实验结果
2．5本章小结
第3章基于模糊逻辑的脉搏传播时间计算
3．1研究意义
3．2脉搏传播时间提取的主要干扰因素
3．3．1PIT的计算方法
3．3．2特征点参数的确定
3．3．3算法运算量分析
3．4模糊逻辑识别器
3．4．1模糊逻辑概述
3．4．2模糊逻辑识别器输入参数的确定
3．4．3模糊逻辑识别器判定算法
3．4．4算法流程
3．5实验结果
3．6本章小结
第4章脉搏传播时间与血压的相关性及复杂l生分析
4．1研究意义
4．2．1实验数据来源
4．2．2线性相关性
4．2．3线性回归分析
4．3收缩压与脉搏传播时间相关序列的长时记忆性分析
4．3．1记忆性
4．3．2Hurst指数与微商次数α
4．3．3基于DCCA的SBP-PTT相关性分析
4．4．1相关性时间序列的复杂网络映射
4．4．2相关性波动网络的统计特征
4．4．3基于度分布的长时相关性分析
4．5本章小结
第5章基于复杂网络的脉搏波与高血压关系分析
5．1研究意义
5．2高血压与脉搏波形态的关系
5．3．1可视图法原理
5．3．2模体
5．4．1实验设置
5．4．2可视图网络的子图比例
5．4．3可视图网络的度分布
5．4．4支持向量机的训练、分类与分析
5．5本章小结
第6章基于光电容积脉搏波运动中收缩压变异性分析
6．1研究意义
6．2血压变异的研究回顾
6．3运动过程中的生理参数测量
6．3．1光电容积脉搏波对心率变异的测量
6．3．2加速脉搏波测量脉搏传播时间
6．3．3测试方法
6．4．1收缩压变异的频率构成
6．4．2实验及结果
6．5基于PTT与脉搏波形态的收缩压变异计算
6．5．1收缩压变异性影响因素的分离
6．5．2建立收缩压变异性的拟合方程
6．5．3实验结果
6．6光电容积脉搏波对运动状态的识别
6．7本章小结
第7章总结与展望
7．1本文工作及贡献
7．2不足与展望
参考文献
致谢
攻读博士期间发表的论文
东北大学;
