強噪聲背景下的脈搏血氧飽和度檢測.pdf

1、氧氣供給是否正常關(guān)系到人體能否進行正常的新陳代謝，而血氧飽和度是反映供氧狀態(tài)的一個重要指標。脈搏血氧飽和度檢測儀可以實現(xiàn)血氧飽和度的無創(chuàng)檢測，在臨床和家庭保健中廣泛使用。本論文針對這類檢測儀器目前存在的模擬電路復雜，穩(wěn)定性差，運動偽差干擾難以去除的缺陷，提出主要采用軟件方法實現(xiàn)脈搏波信號的預處理和特征參數(shù)的提取，綜合引入形態(tài)學方法，平移不變量提升小波閾值法和經(jīng)驗模態(tài)分解方法實現(xiàn)了強噪聲背景下脈搏波信號的提取，提高了血氧飽和度檢測的準確性

2、。論文主要包含了以下幾個方面：
　　 (1)設(shè)計并完成了以ATmega8單片機作為核心的雙波長指端透射光硬件檢測電路。這款單片機I/O口可以輸出、吸收20mA的電流，能夠直接驅(qū)動雙波長LED，同時其內(nèi)部集成的10-bit ADC也使模擬電路的設(shè)計大為簡化。
　　 (2)提出將信號傳送到上位機用軟件方法實現(xiàn)強噪聲干擾下脈搏波信號的提取。首次采用形態(tài)學方法和平移不變量提升小波閾值法級聯(lián)的綜合濾波算法實現(xiàn)脈搏波信號的基線矯正和

3、高頻干擾去除。綜合方法將形態(tài)學濾波器在濾除基線漂移方面運算量小，速度快的優(yōu)點和平移不變量提升小波閾值去噪法優(yōu)良的高頻消噪性能結(jié)合起來，在低信噪比環(huán)境下有效提取了脈搏波信號。
　　 (3)采用經(jīng)驗模態(tài)分解方法在很大程度上去除了脈搏血氧飽和度檢測中難以去除的運動偽差，矯正了運動偽差導致的波形畸變。用提升小波模極大值法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的差分法提取預處理后脈搏波信號的特征點，即使在含有噪聲干擾的情況下也能實現(xiàn)特征點的準確提取，并且提升小波的引入