一、心血管变异性的一个简单的数学模型（论文文献综述）
于洪军,王晓昕[1]（2021）在《session-RPE训练负荷量化方法的发展及对运动训练的启示》文中进行了进一步梳理session-RPE（s-RPE）训练负荷量化方法由Foster等（2001）正式提出,它同时考虑了训练课次的强度和持续时间,训练负荷刺激下运动员的生理疲劳和心理疲劳感知等影响因素,该量表能够便捷的监控包括力量训练课在内的各种类型训练课的负荷刺激,以帮助教练员和运动员科学的安排训练负荷,防止过度训练。综述国内外相关s-RPE的研究成果,从该量表的心理物理学溯源出发,论述了s-RPE方法的起源、监控原理及研发过程,总结了该量表在不同体育项目及不同人群中训练监控的有效性和应用前景,进而讨论了s-RPE方法的优势与局限性,并为运动员使用该量表进行训练负荷量化和训练监控提供建议。
石京京[2]（2021）在《基于多特征融合的房颤检测关键技术研究》文中认为心房颤动（Atrial Fibrillation,AF）在临床上表现为颤动或不规则的心跳（心律失常）,是许多心脏异常的诱发因素之一,具有高致残率和高死亡率。因此,心房颤动的精准识别具有重要意义。目前所使用的房颤检测方法主要为基于波形特征和深度神经网络的检测方法。基于波形特征的方法存在手工提取困难,P波不易检测等问题,使得房颤检测准确率一般、效率低下。基于深度神经网络的方法与深度神经网络的层数之间具有很强的关联性。存在计算量大、深度学习可解释性差的问题。同时房颤疾病诊断存在医疗资源不平衡,患者就医等待时间长,不能得到及时诊治的问题。针对以上问题,本文的主要研究内容如下:（1）研究了基于深度学习的房颤信号检测技术,针对心电信号是时间序列这一特性,首先通过残差网络（Residual Networks,Res Nets）卷积特征提取,然后利用门控循环单元（Gated Recurrent Unit,GRU）捕获数据之间的依赖关系,得到GRU的输出,再连接GRU的输出,最后通过softmax分类,得到最终的输出,提高房颤信号的检测精度。（2）研究了基于特征融合的房颤信号检测方法。提取可以代表心电信号特征的统计特征以及时频特征等传统特征,然后使用特征融合方法将其与深度学习特征融合。特别的,针对基于特征简单融合存在计算量大、冗余度高的问题,本文采用判别典型相关分析（Discriminant Canonical Correlation Analysis,DCCA）特征融合方法。DCCA是在典型相关分析（Canonical Correlation Analysis,CCA）上的改进,不仅能最大优化这四类样本同类之间的关联,同时可以最大化降低不同类样本特征之间的关联。（3）分别将深度学习、传统特征、特征融合三种特征提取方法用于房颤信号检测,并基于Cardiology Challenge 2017数据集设计实验,验证所提方法的有效性,设计三组对比试验,进一步分析三种不同的特征提取方法用于房颤信号检测的性能。同时本文针对房颤自动检测算法应用性不强的问题,提出一种房颤自动检测算法在十二导联心电衣及其辅助诊疗平台的应用方法,实现了对本文提出的基于特征融合的房颤检测算法的调用。
邴方博[3]（2021）在《吸入超细锌颗粒对HFpEF大鼠心血管影响的生物力学分析》文中进行了进一步梳理近些年来,空气质量恶化已成为全球问题。许多研究表明小粒径污染颗粒由于其有机化学物质含量高和氧化能力强的性质,对心血管的危害更大。因此雾霾中的超细颗粒是需要关注的重要成分之一。射血分数保留型心力衰竭（Heart failure with preserved ejection fraction,HFp EF）的发病率和死亡率正在上升。受污染空气中存在的超细颗粒更容易从人们的呼吸道直接进入血液,对血管内皮造成累积性伤害,发生血管狭窄、其内膜增厚和动脉粥样硬化等疾病。然而,目前针对超细颗粒吸入对HFp EF患者影响的研究还较为缺乏。盐敏感大鼠（Dahl salt sensitive,DSS）是研究高血压诱导HFp EF的良好实验模型。本课题以高盐喂养的DSS大鼠吸入超细锌颗粒作为逻辑起点,结合生物流体力学计算,探寻大气污染导致HFp EF恶化的血流动力学机制。本文（1）实验部分,以7周龄的盐敏感大鼠为研究对象,分为低盐组、高盐组和高盐吸霾组,在相同环境中饲养7周,其中高盐吸霾组在最后4周进行定时定量的超细锌颗粒吸入。体外实验中,通过多普勒超声设备测量左心室、腹主动脉、颈动脉的形态及血流速度,在Vevo LAB软件中计算左心室的应变、应变率及位移变化;体内实验中,利用血流及压力传感器测量动脉血流、血压及左心室室内压;在组织学层面,通过共聚焦显微镜观察血管壁细胞数量及形态的变化。基于Windkessel模型,计算各组大鼠颈动脉、腹主动脉的血管顺应性、外周阻抗和脉搏波脉冲速度;通过Womersley公式,再现颈动脉和腹主动脉内的血流速度剖面图,并计算相关的血流动力学参数。通过对超声图像的计算分析,可以得到高盐组和高盐吸霾组大鼠的心内膜及心外膜的应变、应变率相对于低盐组大鼠的变化;基于体内血流量、血压的测量,通过统计分析可以得到心输出量、心室压力、收缩末期和舒张末期血压的变化等。通过编程计算,可以得到超细锌颗粒的吸入对HFp EF大鼠外周血管阻抗、血管顺应性、脉搏波脉冲速度的影响,揭示其增加血管硬度的内在机制。最终验证本研究的猜想,即吸入超细锌颗粒会进一步恶化HFp EF大鼠左心室局部心肌功能障碍和外周动脉血流动力学环境。本研究将对揭示空气污染引起心血管损伤的机制具有重要意义。
陈沙利[4]（2021）在《基于外周生理信号的情绪识别研究》文中研究说明情绪是人在特定的场景刺激下产生的心理和生理的协调反应,与人的心理状态和生理健康息息相关。负性情绪会严重影响工作效率与工作质量,也会干扰判断、决策等高层次认知过程。因此对情绪状态进行客观准确的识别和分析具有重要的实际应用价值。目前常用的情绪识别方法有观察表情动作法和量表自我评估法。这两种方法虽然简单有效,但都较为主观且具有滞后性。人的情绪活动受到自主神经系统和中枢神经系统的调控,以及人脑高级认知的调节,与机体生理状态的变化密切相关。生理信号的反应不受主观意念控制,可以客观反应情绪状态。因此,基于生理信号进行情绪识别研究具有非常重要的意义。论文研究了一种基于心电、脉搏和呼吸等外周生理信号识别三种情绪状态（恐惧、平静、愉悦）的方法。通过视听刺激诱发66名被试的情绪并采集三种生理信号,共获得857个有效样本。从时域、频域、非线性三个角度构建了多信号、多维度、多参数的情绪特征集。通过逐步回归法进行特征选择,针对恐惧平静、恐惧愉悦、愉悦平静三个二分类任务选取了11个有效特征,针对愉悦平静恐惧三分类任务获得了16个有效特征,并分析了有效特征和情绪状态之间的特异性关联。将有效特征作为输入,使用支持向量机和前馈神经网络构建了两种情绪识别模型,并通过贝叶斯优化法选择模型参数,优化识别效果。通过混淆矩阵、识别准确率、ROC曲线、AUC值等指标对模型性能进行评估后,发现前馈神经网络模型性能优于支持向量机,对四个分类任务分别达到了93.3%、90.8%、92.3%和81.3%的识别准确率。此外,还将本研究中的情绪识别方法应用在DEAP多模态标准情绪数据库中,对愉悦度、唤醒度、优势度三个维度的识别准确率分别达到85.4%、87.8%和84.1%。证实了本论文研究方法的可行性、可靠性和可推广性。
张宁倩[5]（2021）在《2型糖尿病患者心率变异性与周围神经病变的相关性研究》文中提出背景和目的:随着我国糖尿病患者的数量日益增加,因糖尿病并发心血管疾病进而导致患者死亡的比例也显着升高,寻求一种能够早期识别或者能够评估糖尿病患者心血管疾病风险的指标变得尤为重要。糖尿病自主神经病变即心脏自主神经病变（cardiac autonomic neuropathy,CAN）是糖尿病的主要并发症。CAN与心律不齐和猝死的风险高度相关[1];然而,CAN尚无明确的诊断标准[2]。心率变异性（heart rate variability,HRV）分析是评估心脏自主神经系统（autonomic nervous system,ANS）调节变化和评估其损害的一种简单而快速的方法。同样作为糖尿病神经病变的周围神经病变（diabetic peripheral neuropathy,DPN）发病率及致死率较高,我们假设DPN与2型糖尿病患者的自主神经病变改变密切相关,本研究的目的是通过回顾性分析2型糖尿病患者中DPN患者与非DPN患者的各项HRV值及其他实验室及影像学指标,研究其是否与DPN相关及导致HRV下降的可能的危险因素。方法:选取2016年1月至2020年12月于吉林大学中日联谊医院明确诊断为2型糖尿病住院患者320例,再根据其是否合并发生DPN分为非DPN组（n=132,男性占54%）与DPN组（n=188,男性占50%）。收集入组患者的一般资料,包括性别、年龄、糖尿病病程、吸烟史、详细病史、24小时连续动态心电图及其心脏彩超检查的各项指标,实验室指标包括空腹采集血糖（FPG）、胰岛素（INS）、C肽（CP）、糖化血红蛋白（Hb A1C）、总胆固醇（TC）、甘油三酯（TG）、高密度脂蛋白（HDL-C）、低密度脂蛋白（LDL-C）、视黄醇结合蛋白、胱抑素,餐后2小时采集血糖（2h PBG）、胰岛素（2h INS）、C肽（2h CP）等。应用对上述指标进行统计学分析,比较两组患者间是否存在差异,分析DPN的发生与HRV的相关性及其他危险因素。结果:两组研究对象在一般资料的比较中,性别、吸烟史在两组间无明显差异（P>0.05）,而在年龄及病程方面具有明显差异,实验室指标Hb A1C、CP、2h CP、LDL-C、HDL-C及胱抑素等指标间有显着差异（P<0.05）,INS、2h INS、TC、TG及视黄醇在两组间无显着差异。动态心电图中各项时域指标之间均有显着差异（P<0.05）,其中非DPN组的SDNN、SDANN、PNN50显着高于DPN组,r MSSD明显低于DPN组。频域比较中结果显示LF/HF两组间无显着差异,但总功率、LF及HF等指标的比较中,非DPN组均较DPN组高。两组间心脏结构功能的比较结果显示,非DPN组E/E’低于DPN组,差异具有统计学意义,非DPN组FS高于DPN组,差异具有统计学意义（P<0.05）。二元Logistic回归结果显示病程、PNN50、Hb A1C、HDL-C和LDL-C是影响结局发生的独立因素（P<0.05）。结论:2型糖尿病伴DPN的患者PNN50显着低于不合并DPN的患者,提示心脏自主神经系统调节功能受损。
李龙基[6]（2021）在《面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现》文中认为近年来,我国老龄化程度日益加剧,人民生活压力逐渐增大,导致慢性病患病率不断提升,患病者基数不断扩大,而我国的医疗资源相对匮乏,且分配不均,使得很多患者无法得到及时、有效地治疗,以心血管疾病为代表的慢性病已成为危害国民健康的一大杀手,引起了社会的高度重视。如今随着物联网、可穿戴、网络通信与人工智能技术的快速发展,为家庭监护与远程医疗这种新兴健康医疗监护模式带来了契机。因此开发一套易于使用、检测全面、可长期监护的家庭健康监护系统对预防和治疗心血管疾病具有着重要意义。本文的具体工作与研究内容如下:（1）对国内外远程医疗、家庭监护技术进行了详细的分析。对比当前具有代表性的家庭监护系统的优点与不足,凭借着我校医工结合的优势,利用本实验室多节点可穿戴健康监护设备,确定家庭服务式医疗监护系统的需求,并提出系统的总体设计方案,完成系统开发平台的搭建。（2）设计并实现了基于Tornado与Web Socketd的异步非阻塞Web服务平台。采用MVVM模式进行前后端分离开发,利用Boot Strap框架进行前端UI设计,通过Echarts图标库进行数据可视化;通过构建系统用例图、动态时序图、静态类图完成家庭监护、远程诊断、系统管理三个模块的设计。按照系统设计进行系统软件流程图的构建以及代码的编写。（3）开发一款智能多模网关设备,专门用来实现穿戴设备多节点数据的蓝牙接收汇聚与无线网络传输。该网关一方面作为蓝牙主机,可以发现并连接多个生理信号采集节点,进行多生理信号参数的汇聚功能;另一方面作为TCP客户端可以向云端服务器发起连接请求,通过Wi Fi将生理数据传输到云端服务器进行分析与存储。（4）进行系统的整体测试,验证系统的功能与性能,确保系统可以为居家用户提供长期有效地健康监护服务,并将最终工程部署到阿里云服务器,开启服务。凭借该系统,用户无需昂贵的医疗设备,也不必亲身前往医院就医,只需在舒适的家庭环境中,便可以随时进行心电与体温等健康参数的实时监测,完成常规心电图与健康综合指标检测并获得全面的检测报告,自动生成心率、HRV时频域特征参数与心率失常分类结果,评估心脏健康状况,建立个人医疗档案。
党豪[7]（2020）在《基于深度学习的心脏数据自动分类与分割关键技术研究》文中研究表明目前,心血管病的死亡率处于疾病死亡构成的首要位置,已成为全人类健康的共同威胁。探索一种全自动的心脏数据分类和分割算法对心血管疾病的预防和治疗具有重要的理论研究意义。同时,也可以辅助医生从复杂繁重、费时费力的手动分类与分割工作中解脱出来,具有较大的临床实用价值。心电图数据包含了人体心脏活动的丰富信息,在一定程度上反应了心脏各部位生理活动的健康状况,是评估心脏功能、判定心脏疾病的关键因素之一。心脏核磁共振成像技术是一种无创的心脏成像技术,也是诊断心脏及大血管疾病的重要手段,已成为无创性检测与评价心脏结构和功能的重要依据。本文主要基于深度学习理论,系统地研究一维心电信号的自动检测与分类问题和二维心脏核磁图像的自动分割问题。论文主要包含以下研究内容和创新成果:第一,针对心电信号的预处理技术降噪方向进行研究。由于噪声信号存在高频与低频信号,论文提出了改进的形态学小波变换理论的降噪模型,称为Improved Morphology-WT模型。一方面,理论上分析了形态学滤波和小波变换方法的可行性,小波基函数的选择策略,分解尺度的决策过程,阈值处理方法和改进的阈值估计函数的构建等问题;另一方面,通过大量实验验证了小波基函数和分解层数的决策过程,也证明了 Improved Morphology-WT方法对于ECG信号中的低频和高频信号的降噪是合理可行的,而且为信号检测与分类工作奠定基础。第二,针对于房颤信号的检测与分类问题,本文提出了基于卷积神经网络和双向长短期记忆网络的CB-LinkNet模型。卷积神经网络具有很强的特征学习能力,但由于卷积神经网络的提出主要是解决图像分类、目标检测和图像分割等图像的特征提取任务,并没有重点考虑以信号为核心的一维数据,心电信号本质上是时间序列数据。所以,利用双向长短期记忆网络对卷积神经网络的特征学习能力进行补充和调整,使得网络模型更加适用于时间序列信号的特征提取任务。同时,基于原始房颤数据库（MIT-BIH Atrial Fibrillation database）的数据,论文分割出两种输入型信号:RR间隔数据（数据集A）和心拍序列数据（数据集B）,以验证房颤信号对于输入数据的特征敏感性。论文设计的3组消融性实验最终也验证了模型的鲁棒性和泛化性,模型分类准确率在训练和验证阶段分别达到了 99.94%和98.63%,在测试集上达到了 96.59%,敏感度和特异度在测试集上分别达到了99.93%和97.03%。同时,本文与国内外房颤检测的模型及分类结果进行了比较分析,本文的研究效果更为显着,充分证实了本研究的实际价值。第三,在对心律失常信号深入分析的基础上,本文提出了三个深度神经网络分类模型对多类心律失常信号进行检测与分类,包括plain-CNN 模型和两个 MSF-CNN 模型（A 和 B）。其中,plain-CNN模型是具有多个卷积层的基础网络结构;在plain-CNN模型的基础上提出了 MSF-CNNA,以提高plain-CNN网络的学习能力,主要是增加了并联组卷积操作（包括三个不同的卷积核,分别是1×7,1×5,1×3）;最后,在MSF-CNNA网络的基础上,通过实施串并联组卷积和残差学习模型形成了改进的MSF-CNNA模型,即MSF-CNNB模型,以提高算法的性能。在数据方面,考虑到心律失常类信号的数据特点,本文为模型设计了多尺度的输入信号,以验证数据尺度对于模型性能的影响,同时创造性的在一维信号处理中使用数据增强策略来提高数据的科学性和有效性。六组消融性实验证明了模型泛化能力和鲁棒性,在测试集上,平均准确率、敏感性和特异性分别达到了 96.59%,99.93%,97.03%,也充分体现了模型对于心律失常信号分类任务的重要价值。最后,针对于心脏左心室核磁图像的分割问题,本文提出了 Res-LinkNet分割模型,模型分为Encoder,Center和Decoder三个部分。Encoder的核心部分是模型设计了 ResLink结构模型,这一结构替代了 D-LinkNet中的特征提取器—ResNet结构模型。ResNet网络模型是针对于分类任务而设计的,该设计限制了感受野的范围,而且缺乏跨通道的特征交互与融合,ResLink结构模型可以有效地解决这一问题;Center部分的主要结构是DenseASPP。DenseASPP主要是为了有效解决特征图的感受野问题,其包含一个基础网络,后面分别连接5级空洞卷积层,空洞率分别为3,6,12,18,24,实现了混合空洞卷积。一方面,这一结构使得网络深层的特征图的感受野增大,另一方面,它可以有效缓解普通的空洞卷积运算引起的“网格问题”,同时,对不同通道的特征也进行融合;Decoder部分主要是运用密集上采样卷积操作,通过一系列密集上采样卷积操作来将Encoder阶段下采样的特征图放大至所需尺寸,尽可能地恢复图像特征信息。实验进行了三组消融性分析和一组综合比较分析,结果表明,Res-LinkNet101最终平均准确率达到了 99.88%,mIOU 达到了 94.95%,F1 Score 达到了95.57%,充分体现了模型对于左心室分割的有效性。纵览全文,本文的主要创新点如下:（1）在心电信号降噪技术研究中,论文提出了 Improved Morphology-WT降噪模型,同时也提出了自适应阈值估计方法和改进的阈值函数来完成模型中的小波分解工作。（2）在房颤信号检测与分类研究中,本文提出了融合了卷积神经网络和双向长短期记忆模型的CB-LinkNet模型,同时设计两类输入型信号以评估房颤信号的特征敏感性。（3）在多类心律失常信号检测与分类研究中,本文提出了三个端到端的分类网络模型,同时创新性的在信号中设计了数据增强方法,以有效避免模型过拟合。（4）在左心室分割研究中,论文提出了 Res-LinkNet分割模型,并在Encoder部分设计了基于Attention的ResLink结构模型来完成对心脏核磁影像的特征提取工作。
夏冬[8]（2020）在《基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究》文中研究指明心率是人体最重要的生理参数之一,在临床诊断与病人的健康监护上起很大作用。心率异常是多种心血管疾病的高危因素,通过监测心率,可以提前预防很多心血管疾病的发生。目前,测量心率最准确的方法有心电图和脉搏血氧饱和度传感器等,医院中精度高但使用不便的心电图仪已不能满足人们对心脏进行日常监护的需求。因此基于光电容积脉搏波（Photo Plethysmo Graphy,简称PPG）技术的可穿戴式心率测量设备被广泛应用于心率监测领域。基于PPG的穿戴心率检测系统成本较低,应用比较普遍,但易受干扰,测量精度有待提高。PPG信号采集过程中,往往包含工频干扰、基线漂移、肌电噪声等信号,针对当前动态心率测量方法中存在心率监测准确度不高的缺点,提出使用深度学习算法对PPG信号去噪与心率检测。堆栈降噪自编码网络是一种无监督的深度学习模型,通过类似于深度网络的逐层叠加机制,由若干个降噪自编码器堆叠起来而成。本文对堆栈自编码器进行脉搏信号的去噪和检测展开了研究,其中第一部分是脉搏信号的去噪和心率测量,另一部分是心率异常检测研究。本文主要内容如下:（1）对PPG信号去噪,即如何消除PPG信号中运动噪声对进行可靠的心率测量的影响。同时,使用PPG信号测量心率。在生理参数检测中,心率可用于监测人体每日的运动量是否超标,也能够为医学诊断提供参考。对比傅里叶变换和小波变换,本文基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪,结合自适应阈值（ADT）方法计算心率,从而实现对运动状态下干扰严重的PPG信号进行心率测量。（2）使用PPG信号计算心率进行心率异常检测。每个测试者PPG信号都对应其独有特征,深度学习学习到这些特征内在规律。本文采用深度学习卷积神经网络分类方法,判别心率异常或正常的诊断。针对传统心率失常智能诊断中特征学习困难,且需要掌握大量的信号处理方法和诊断经验,提出直接从PPG信号数据出发对心率失常状态进行分类识别的新方法。该方法由于免除了智能诊断的显式特征提取阶段,从而能够减少人工参与因素,摆脱了对大量信号处理技术与诊断经验的依赖。实验所研究的方法对心率异常检测的实现具有较好的识别能力,能够完成心率失常特征的自适应提取,增强了医疗心率信号去噪和异常检测的智能性。
董腾飞[9]（2020）在《基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发》文中认为睡眠作为一种人类必需的生理活动已引起广泛关注,当前的睡眠研究大多以多导（脑电、心电、眼电、肌电）睡眠监测仪作为工具,结合数据对睡眠过程进行研究。然而该方式采集过程繁琐,对使用者睡眠过程干扰较大,不易将研究成果推广应用到日常生活中。现在需要一种采集便捷,对使用者干扰小的睡眠监测技术。有研究表明,心率变异性和睡眠状态均与自主神经系统的活动相关,同时心率变异性具备采集简单、数据复杂度低等优势。因此本文从心率变异性的角度出发,对睡眠分期及睡眠监测展开研究。本文以基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发为题,研究工作主要分为以下两部分:1)睡眠分期方法研究部分。首先是预处理环节先从ECG信号中提取到RRI序列,然后使用本文提出的RRI信号质量评估方法进行信号质量评估,并剔除序列中的异常值。随后分别从时域、频域、非线性三个方面提取出13个特征,使用主成分分析法后得到5个新主特征,将其归一化后分别建立二阶隐马尔科夫模型,最后根据这5个模型的结果加权投票得出最终睡眠分期结果并设计了实验进行验证。2)睡眠监测系统研发部分。设计了一款便携式心电采集设备,并在此设备上实现心电信号预处理、RRI序列提取及RRI序列预处理等功能后,将关键参数上传到上位机进行分期处理。本文从硬件设计,到嵌入式软件设计,再到上位机软件设计,对该睡眠监测系统的设计细节做出了详细介绍。本文的睡眠分期模型在三分期目标下实现了71.60%的总体识别准确率。最终研发了一套基于心率变异性的睡眠监测系统,为基于心率变异性的睡眠分期技术及睡眠监测技术在生活中的应用提供了一种可靠的解决方案。
司华山[10]（2019）在《基于多参数的运动性疲劳分级系统研究与应用》文中研究表明运动无时无刻不伴随着我们,大到地球运转,小到脉搏跳动,人们对它的研究从未停止过,机体运动受大脑的支配,大脑的疲劳亦可反映在肢体上,两者存在着密不可分的关系。只要运动就会产生疲劳,区别在于疲劳程度的大小,适量的运动有助于人们释放工作压力,提高生活质量,而过量的运动可能对机体产生损伤,“量”的合理性和科学性是本课题研究的重点。具体工作内容如下:1、阅读大量文献,发现关于运动疲劳评价主要有主观和客观两种。前者的优点是简单快捷,缺点是太过主观和模糊,易受到评价者的主观情绪影响;后者的评价主要是通过检测运动后机体内的各生理参数的变化,如乳酸,脑电等,此类评价方法精确度高,缺点是时效性较差,需要专门检测设备及医学知识储备等。面对以上问题,本文结合主观评价和客观评价的优点,融合RPE值、心率、呼吸速率、骑行速度、踩踏频率及心率变异性等多个参数指标对疲劳进行评价。2、设计疲劳分级模型、耐力评估实验、骑行实验及采集实验数据。设计一种三级运动性疲劳评估模型,其包括10个三级指标,3个二级指标,1个目标指标。首先对30名受试者进行运动性耐力评估实验,将其分成四种不同的人群。其次,借助Ironman tacx T2060虚拟智能骑行平台系统监测骑行过程中的速度,功率及踩踏频率等参数,同时,佩戴Zephyr BioHarness便携式胸带检测装置,监测骑行者的运动心率及呼吸速率等指标,并对其进行心率变异性分析。3、数据分析和验证疲劳模型。根据30名受试者实验中心率变化情况,将其分成四种状态,分别为轻松,轻度疲劳、中度疲劳及重度疲劳。采用模糊综合层次分析法对实验数据进行分析,确定各级指标权重及隶属度,得到运动指标的权重约为61.06%,生理指标约占26.07%,HRV约占10.32%,结合主观疲劳量表对受试者的疲劳状态进行评价。为了进一步验证疲劳分级模型的正确性,又从心率变异性角度对模型作了时域分析,频域分析和非线性分析以及MATLAB仿真实验。结果显示,基于多参数的运动性疲劳分级模型能够较准确的对受试者疲劳状态进行分级。
二、心血管变异性的一个简单的数学模型（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、心血管变异性的一个简单的数学模型（论文提纲范文）
（1）session-RPE训练负荷量化方法的发展及对运动训练的启示（论文提纲范文）
| 1 s-RPE训练负荷量化方法 |
| 1.1 s-RPE法的提出和计算 |
| 1.2 s-RPE评估方法的使用建议 |
| 2 s-RPE训练负荷量化方法的信效度验证研究 |
| 3 s-RPE训练负荷量化方法的应用研究 |
| 3.1 s-RPE方法对预防运动损伤风险的应用研究 |
| 3.1.1 在球类项目训练监控中预防损伤的应用 |
| 3.1.2 s-RPE方法在搏击对抗项目训练监控中预防损伤的应用 |
| 3.1.3 s-RPE方法在技巧类项目训练监控中预防运动损伤的应用 |
| 3.2 s-RPE方法在赛前减量和运动表现提升监控中的应用 |
| 4 s-RPE训练负荷量化方法的优缺点述评 |
| 4.1 s-RPE方法在量化训练负荷中的优点 |
| 4.1.1 s-RPE方法将心理因素纳入负荷监控中 |
| 4.1.2 s-RPE方法反馈简单易行 |
| 4.1.3 s-RPE方法实现了个性化监控 |
| 4.1.4 s-RPE方法监控过度负荷预防运动损伤 |
| 4.1.5 s-RPE方法探究运动成绩提升的最佳负荷 |
| 4.2 s-RPE法在量化训练负荷中的局限 |
| 5 s-RPE训练负荷量化方法对运动训练的启示 |
| 5.1 s-RPE方法对运动训练科学研究新范式的启示 |
| 5.2 s-RPE训练负荷量化量表本土化的应用 |
| 5.3 s-RPE方法预防运动员训练损伤的启示 |
| 5.4 加强训练负荷的剂量-效应关系研究 |
（2）基于多特征融合的房颤检测关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 心房颤动检测算法的研究现状 |
| 1.2.1 基于传统方法的心电信号检测算法 |
| 1.2.2 基于深度学习特征提取的心电信号检测算法 |
| 1.2.3 基于特征融合的房颤信号检测算法 |
| 1.2.4 房颤算法存在的问题 |
| 1.3 本文的主要内容和章节安排 |
| 1.3.1 本文的研究内容 |
| 1.3.2 本文结构安排 |
| 第2章 心电信号及房颤基本知识 |
| 2.1 心电信号的基本知识 |
| 2.1.1 心电信号的产生 |
| 2.1.2 心电信号的波形及意义 |
| 2.2 房颤的生理机制及分类 |
| 2.2.1 房颤的产生原理 |
| 2.2.2 房颤的特征表现 |
| 2.2.3 房颤分类 |
| 2.3 房颤数据库 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 基于残差网络和门控循环单元的房颤检测算法 |
| 3.1 房颤检测算法研究框架 |
| 3.2 数据预处理 |
| 3.2.1 数据去噪和填充 |
| 3.2.2 样本平衡 |
| 3.3 基于残差网络的房颤识别算法 |
| 3.3.1 残差网络 |
| 3.3.2 残差网络模型构建 |
| 3.3.3 残差神经网络叠加门控循环单元 |
| 3.4 Res Net-GRU房颤分类模型实验 |
| 3.4.1 模型评价指标 |
| 3.4.2 交叉验证 |
| 3.4.3 交叉验证结果 |
| 3.5 结果分析 |
| 3.5.1 实验结果对比 |
| 3.5.2 与其他文献方法对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于多特征融合的房颤检测算法 |
| 4.1 特征融合概述 |
| 4.2 基于特征融合的房颤信号检测 |
| 4.2.1 传统特征提取心电特征 |
| 4.2.2 深度学习心电特征 |
| 4.2.3 基于串联的特征融合 |
| 4.3 基于判别典型相关分析算法(DCCA)特征融合 |
| 4.3.1 DCCA基本原理 |
| 4.3.2 基于DCCA特征融合的房颤信号检测 |
| 4.4 实验结果及分析 |
| 4.4.1 基于传统特征提取的房颤信号检测 |
| 4.4.2 基于深度特征提取的房颤信号检测 |
| 4.4.3 基于串联特征融合的房颤信号检测 |
| 4.4.4 基于判别典型相关分析的房颤信号检测 |
| 4.4.5 实验对比与分析 |
| 4.5 特征融合算法的应用 |
| 4.5.1 心电衣的研发与应用 |
| 4.5.2 智能诊断平台的算法应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间主要科研成果 |
| 一、发表学术论文 |
| 二、其它科研成果 |
（3）吸入超细锌颗粒对HFpEF大鼠心血管影响的生物力学分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 空气质量对健康的影响 |
| 1.1.2 射血分数保留型心衰的概述 |
| 1.1.3 超细颗粒影响心力衰竭的机制 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 临床及实验研究 |
| 1.2.2 Windkessel弹性腔理论模型 |
| 1.2.3 Womersley分析方法 |
| 1.3 本文主要工作 |
| 第二章 实验测量及分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 实验流程 |
| 2.2.1 动物模型的建立 |
| 2.2.2 体外超声测量 |
| 2.2.3 血流及血压波的测量 |
| 2.2.4 组织学实验 |
| 2.3 实验数据分析方法 |
| 2.3.1 基于超声图像的后处理及计算方法 |
| 2.3.2 基于血流和血压波的后处理及计算方法 |
| 2.3.3 基于共聚焦显微图像的后处理及计算方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心血管血流动力学参数的数值计算方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 弹性腔模型分析方法 |
| 3.2.1 Windkessel模型简介 |
| 3.2.2 Windkessel模型的计算方法 |
| 3.3 Womersley理论分析方法 |
| 3.3.1 Womersley理论简介 |
| 3.3.2 Womersley理论的计算方法 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 结果与讨论 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 吸入超细锌颗粒对HFpEF大鼠心脏的影响 |
| 4.2.1 基于超声图像的心脏形态学指标对比 |
| 4.2.2 基于超声图像的心肌力学分析对比 |
| 4.3 吸入超细锌颗粒对HFpEF大鼠血管的影响 |
| 4.3.1 动脉血管壁面切应力的对比 |
| 4.3.2 动脉血流速度剖面图的对比 |
| 4.3.3 其他血流动力学参数的对比 |
| 4.4 吸入超细锌颗粒对HFpEF大鼠动脉平滑肌细胞的影响 |
| 4.4.1 细胞形态及密度的对比 |
| 4.4.2 血管中膜胶原纤维含量的对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 全文总结及结论 |
| 5.2 局限性及研究展望 |
| 参考文献 |
| 硕士期间发表和完成的论文 |
| 致谢 |
（4）基于外周生理信号的情绪识别研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与研究意义 |
| 1.2 基于生理信号进行情绪识别的国内外研究现状 |
| 1.3 研究目标与研究内容 |
| 1.3.1 论文的研究目标 |
| 1.3.2 论文的研究内容 |
| 第2章 情绪识别研究的理论基础 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 情绪识别研究的心理学基础 |
| 2.2.1 情绪理论 |
| 2.2.2 情绪模型 |
| 2.3 情绪识别研究的生理学基础 |
| 2.3.1 心电 |
| 2.3.2 脉搏波 |
| 2.3.3 呼吸 |
| 2.3.4 皮肤电反应 |
| 2.3.5 肌电 |
| 2.3.6 皮肤温度 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 情绪诱发方案与实验数据采集 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 情绪诱发手段及诱发效果评价 |
| 3.3 情绪诱发实验的目标 |
| 3.4 实验数据采集方案设计 |
| 3.5 情绪诱发方案 |
| 3.5.1 刺激材料选取 |
| 3.5.2 实验环境设置 |
| 3.5.3 具体实验过程 |
| 3.6 情绪量表评分结果 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 生理信号预处理及有效特征集的构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数据清洗与数据标记 |
| 4.2.1 分析片段的获取 |
| 4.2.2 数据标签的确定 |
| 4.3 生理信号的预处理 |
| 4.3.1 心电信号的预处理 |
| 4.3.2 脉搏波信号的预处理 |
| 4.3.3 呼吸信号的预处理 |
| 4.4 生理信号的特征提取 |
| 4.4.1 时域特征 |
| 4.4.2 频域特征 |
| 4.4.3 非线性特征 |
| 4.5 多信号多维度多参数特征集的构建 |
| 4.5.1 生理信号原始特征集的构建 |
| 4.5.2 使用逐步回归法进行特征选择 |
| 4.5.3 不同分类任务的特征选择结果 |
| 4.5.4 有效特征的统计学分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于多维度特征集的情绪识别模型的研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 机器学习模型 |
| 5.2.1 机器学习模型选择 |
| 5.2.2 支持向量机的结构与原理 |
| 5.2.3 SVM识别模型的构建 |
| 5.3 神经网络模型 |
| 5.3.1 神经网络模型选择 |
| 5.3.2 前馈神经网络的结构与原理 |
| 5.3.3 FNN识别模型的构建 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6章 基于外周生理信号的情绪识别研究结果与分析 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 情绪分类结果与分析 |
| 6.2.1 混淆矩阵与分类准确率结果 |
| 6.2.2 ROC曲线与AUC结果 |
| 6.3 DEAP数据库验证 |
| 6.3.1 DEAP数据库的介绍 |
| 6.3.2 DEAP数据库的分类 |
| 6.4 本章小结 |
| 第7章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 情绪唤起实验知情同意书 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（5）2型糖尿病患者心率变异性与周围神经病变的相关性研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 英文缩略词索引 |
| 第1章 引言 |
| 第2章 综述 |
| 2.1 糖尿病概述 |
| 2.2 心率变异性概述 |
| 2.2.1 心率变异性的定义及评估方法 |
| 2.2.2 心率变异性的临床意义 |
| 2.2.3 心脏自主神经及糖尿病心脏自主神经病变的概述 |
| 2.3 糖尿病周围神经病变概述 |
| 2.3.1 糖尿病周围神经病变的分型及发病机制 |
| 2.3.2 糖尿病周围神经病变的检查及治疗方法 |
| 第3章 资料与方法 |
| 3.1 研究对象 |
| 3.1.1 病例筛选与分组 |
| 3.1.2 纳入标准 |
| 3.1.3 排除标准 |
| 3.2 方法 |
| 3.2.1 一般临床资料收集 |
| 3.2.2 24小时动态心电图采集 |
| 3.2.3 常规心脏超声检查资料采集 |
| 3.2.4 实验室指标采集 |
| 3.3 统计学方法 |
| 第4章 结果 |
| 4.1 一般资料的比较 |
| 4.2 HRV各项指标的比较 |
| 4.3 心脏结构功能指标的比较 |
| 4.4 二元Logistic回归分析DPN的危险因素 |
| 第5章 讨论 |
| 第6章 结论 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研成果 |
| 致谢 |
（6）面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.3 本课题研究内容 |
| 1.4 本论文的结构安排 |
| 第二章 系统需求分析与总体设计 |
| 2.1 系统的需求分析 |
| 2.1.1 用户需求分析 |
| 2.1.2 功能需求分析 |
| 2.1.3 性能需求分析 |
| 2.2 系统总体设计 |
| 2.2.1 系统设计原则与设计思想 |
| 2.2.2 系统总体结构设计 |
| 2.2.3 系统开发平台构建 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 系统开发相关技术与理论概述 |
| 3.1 应用交互层相关技术 |
| 3.1.1 系统软件架构 |
| 3.1.2 建模方法 |
| 3.1.3 系统后台技术简介 |
| 3.1.4 系统前端技术简介 |
| 3.2 传输层无线通信相关技术 |
| 3.3 可穿戴设备简述 |
| 3.4 心电信号简介 |
| 3.5 小波变换 |
| 3.6 支持向量机SVM |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 健康监护系统设计 |
| 4.1 应用交互层功能设计 |
| 4.1.1 用户认证模块设计 |
| 4.1.2 家庭监护模块设计 |
| 4.1.3 远程诊断模块设计 |
| 4.1.4 系统管理模块设计 |
| 4.1.5 微信小程序设计 |
| 4.2 数据服务层功能设计 |
| 4.2.1 设备服务功能设计 |
| 4.2.2 数据库存储结构设计 |
| 4.3 多模网关功能设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 健康监护系统实现 |
| 5.1 应用交互层的实现 |
| 5.1.1 用户认证模块实现 |
| 5.1.2 家庭监护模块实现 |
| 5.1.3 远程诊断模块实现 |
| 5.1.4 系统管理模块实现 |
| 5.2 数据服务层功能实现 |
| 5.3 智能多模网关的实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 系统测试与结果分析 |
| 6.1 智能多模网关测试 |
| 6.2 家庭健康监护系统测试 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.3 小程序测试 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）基于深度学习的心脏数据自动分类与分割关键技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 心电信号检测与分类任务国内外研究现状分析 |
| 1.2.2 心脏影像数据分割国内外研究现状分析 |
| 1.2.3 研究发展趋势 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.3.1 基于深度学习的心电信号检测与分类 |
| 1.3.2 基于深度学习的心脏影像数据自动分割 |
| 1.4 论文的组织结构 |
| 第二章 研究基础及相关技术理论 |
| 2.1 心电信号分类研究基础理论 |
| 2.1.1 心电信号的产生机理 |
| 2.1.2 心电信号基本波形及意义 |
| 2.1.3 心律失常的分类 |
| 2.2 心脏影像数据分割研究基础理论 |
| 2.2.1 心脏核磁图像数据的产生机理 |
| 2.2.2 短轴核磁序列图像介绍 |
| 2.2.3 心脏核磁共振图像的分割 |
| 2.3 深度学习相关理论 |
| 2.3.1 深度学习的发展 |
| 2.3.2 卷积神经网络 |
| 2.3.3 循环神经网络 |
| 2.3.4 分类与分割任务 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 心电信号预处理研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 心电信号的噪声类型 |
| 3.3 基于改进的形态学小波变换理论的心电信号降噪方法 |
| 3.3.1 小波变换理论 |
| 3.3.2 小波变换理论去噪方法 |
| 3.3.3 基于改进的形态学小波变换理论的信号去噪方法 |
| 3.4 实验与结果 |
| 3.4.1 性能评价 |
| 3.4.2 实验数据 |
| 3.4.3 实验结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于深度学习的房颤信号分类研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于CB-LinkNet模型的房颤信号分类研究 |
| 4.2.1 数据集分析 |
| 4.2.2 模型结构与参数分析 |
| 4.2.3 模型训练过程分析 |
| 4.3 消融性实验及分析 |
| 4.3.1 评价指标 |
| 4.3.2 实验结果及分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于深度学习的心律失常信号分类研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于MSF-CNN模型的心律失常信号分类研究 |
| 5.2.1 数据集分析 |
| 5.2.2 模型结构与参数分析 |
| 5.2.3 模型训练过程分析 |
| 5.3 消融性实验及分析 |
| 5.3.1 评价指标 |
| 5.3.2 实验结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 基于深度学习的心脏核磁影像数据分割研究 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于Attention机制的左心室分割模型 |
| 6.2.1 数据集分析 |
| 6.2.2 课题研究所涉及的核心技术 |
| 6.2.3 模型结构与参数分析 |
| 6.2.4 模型训练过程分析 |
| 6.3 消融性实验及分析 |
| 6.3.1 评价指标 |
| 6.3.2 实验结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语说明 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（8）基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的与意义 |
| 1.3 本文研究内容 |
| 1.4 本文结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第2章 国内外研究现状 |
| 2.1 脉搏波 |
| 2.1.1 脉搏波特征点 |
| 2.1.2 脉搏波特征参数提取 |
| 2.1.3 光电容积脉搏波描记法 |
| 2.2 PPG信号的去噪方法 |
| 2.2.1 小波变换 |
| 2.2.2 小波变换多尺度空间下的脉搏波预处理 |
| 2.3 心率和心率检测方法 |
| 2.3.1 心率与心率变异性 |
| 2.3.2 心率变异性分析 |
| 2.3.3 心率检测算法 |
| 2.4 深度学习网络模型 |
| 2.4.1 深度学习框架 |
| 2.4.2 自动编码器(AUTOENCODER) |
| 2.4.3 降噪自动编码器(DENOISING AUTOENCODER) |
| 2.4.4 堆栈降噪自编码网络 |
| 2.5 基于深度学习的脉搏波信号分类 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于堆栈自编码器的PPG信号去噪和心率测量 |
| 3.1 PPG信号实验数据获取 |
| 3.1.1 校企合作单位的数据集 |
| 3.1.2 MIT-BIH数据库及数据获取 |
| 3.2 PPG信号的去噪 |
| 3.2.1 傅里叶变换信号去噪 |
| 3.2.2 小波变换信号去噪 |
| 3.2.3 堆栈自编码器网络模型 |
| 3.2.4 基于堆栈自编码器的PPG信号去噪 |
| 3.3 PPG信号的心率测量 |
| 3.3.1 基于秒表的脉搏心率测量 |
| 3.3.2 基于小米运动手环的PPG信号心率测量 |
| 3.3.3 基于自适应阈值(ADT)和pan_tompkin算法的心率测量 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 基于深度学习的PPG信号心率异常检测 |
| 4.1 PPG信号深度学习心率异常检测 |
| 4.1.1 PPG信号特征提取 |
| 4.1.2 PPG信号心率异常检测 |
| 4.2 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（9）基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 睡眠监测技术的研究现状 |
| 1.2.2 睡眠分期方法的研究现状 |
| 1.3 本文主要工作及结构安排 |
| 1.3.1 主要工作内容与创新点 |
| 1.3.2 论文组织结构 |
| 第2章 心率变异性与睡眠分期的基础理论 |
| 2.1 睡眠分期的基础理论 |
| 2.2 心率变异性的基础理论 |
| 2.2.1 心电信号简介 |
| 2.2.2 心率变异性定义及研究方法简介 |
| 2.3 心率变异性与睡眠分期的关系 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 心率变异性信号的特征参数计算 |
| 3.1 实验数据介绍 |
| 3.1.1 入组标准 |
| 3.1.2 信号采集及睡眠分期标定 |
| 3.2 RRI序列的提取 |
| 3.3 RRI信号质量评估 |
| 3.4 RRI序列的预处理 |
| 3.5 RRI序列的特征参数计算 |
| 3.5.1 基于统计学方法的时域特征计算 |
| 3.5.2 基于Lomb-Scargle算法的频域特征计算 |
| 3.5.3 基于相位校正信号平均算法和熵理论的非线性特征计算 |
| 3.5.4 RRI序列数据时长分段及特征计算结果 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于心率变异性的睡眠分期模型研究 |
| 4.1 特征降维与预处理 |
| 4.1.1 特征冗余概览 |
| 4.1.2 基于主成分分析的特征提取 |
| 4.1.3 特征归一化处理 |
| 4.2 隐马尔科夫模型理论基础 |
| 4.2.1 隐马尔科夫模型的定义与训练方法 |
| 4.2.2 隐马尔科夫模型的预测求解过程 |
| 4.2.3 二阶隐马尔科夫模型 |
| 4.3 基于隐马尔科夫模型的睡眠分期模型构建 |
| 4.3.1 实验数据简介 |
| 4.3.2 实验方案设计 |
| 4.4 分期结果与分析 |
| 4.4.1 三分期模型结果与分析 |
| 4.4.2 四分期模型结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于心率变异性的睡眠监测系统的设计与实现 |
| 5.1 硬件系统设计 |
| 5.1.1 主控芯片选型 |
| 5.1.2 心电采集电路设计 |
| 5.1.3 系统电源模块设计 |
| 5.1.4 通信接口模块设计 |
| 5.1.5 硬件样机实物展示 |
| 5.2 软件系统设计 |
| 5.2.1 软件设计框架及开发工具 |
| 5.2.2 下位机软件设计 |
| 5.2.3 上位机软件设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）基于多参数的运动性疲劳分级系统研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 研究目的和现状 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究现状 |
| 1.3 课题提出与假设 |
| 1.3.1 课题的提出 |
| 1.3.2 研究假设 |
| 1.4 运动性疲劳及其常用评价方法 |
| 1.4.1 运动性疲劳 |
| 1.4.2 主观评价法 |
| 1.4.3 客观评价法 |
| 1.5 研究内容与论文结构 |
| 1.5.1 研究内容 |
| 1.5.2 论文结构 |
| 第2章 运动性疲劳评估实验 |
| 2.1 实验对象与条件 |
| 2.1.1 实验对象 |
| 2.1.2 实验条件 |
| 2.2 国内外耐力评估实验 |
| 2.2.1 研究现状 |
| 2.2.2 常见的评估实验 |
| 2.3 运动性耐力评估实验 |
| 2.4 骑行运动实验设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于模糊综合层次分析法的运动疲劳模型设计 |
| 3.1 层次分析法 |
| 3.2 层次分析法的基本步骤 |
| 3.2.1 建立层次结构模型 |
| 3.2.2 构造成对比较矩阵 |
| 3.2.3 层次单排序及一致性检验 |
| 3.2.4 层次总排序及一致性检验 |
| 3.3 模糊综合评价法 |
| 3.3.1 柯氏四级模型 |
| 3.3.2 运动性疲劳分级模型 |
| 3.3.3 计算各等级指标权重 |
| 3.3.4 单因素模糊综合评价 |
| 3.3.5 改良的主观疲劳量表 |
| 3.4 章节小结 |
| 第4章 数据分析及模型验证 |
| 4.1 实验数据分析 |
| 4.1.1 计算二级指标权重 |
| 4.1.2 计算三级指标隶属度 |
| 4.2 模型验证 |
| 4.2.1 时域分析法 |
| 4.2.2 频域分析法 |
| 4.2.3 非线性分析 |
| 4.3 章节小结 |
| 第5章 应用与总结展望 |
| 5.1 应用 |
| 5.2 总结与课题展望 |
| 5.2.1 总结 |
| 5.2.2 课题展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
| 附录A 主观疲劳量表 |
| 附录B 疲劳量表-14 |
| 附录C PAR-Q问卷 |
| 附录D 列杜诺夫联合机能试验 |
| 附录E 库珀12min跑测试 |
| 附录F 20m往返跑测试 |
四、心血管变异性的一个简单的数学模型（论文参考文献）
- [1]session-RPE训练负荷量化方法的发展及对运动训练的启示[J]. 于洪军,王晓昕. 体育科学, 2021(06)
- [2]基于多特征融合的房颤检测关键技术研究[D]. 石京京. 齐鲁工业大学, 2021(10)
- [3]吸入超细锌颗粒对HFpEF大鼠心血管影响的生物力学分析[D]. 邴方博. 北京大学, 2021
- [4]基于外周生理信号的情绪识别研究[D]. 陈沙利. 浙江大学, 2021(01)
- [5]2型糖尿病患者心率变异性与周围神经病变的相关性研究[D]. 张宁倩. 吉林大学, 2021(01)
- [6]面向家庭服务的智能健康监护系统设计与实现[D]. 李龙基. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]基于深度学习的心脏数据自动分类与分割关键技术研究[D]. 党豪. 北京邮电大学, 2020(01)
- [8]基于堆栈自编码器的脉搏信号的去噪和检测研究[D]. 夏冬. 湖北工业大学, 2020(03)
- [9]基于心率变异性的睡眠分期方法研究及睡眠监测系统研发[D]. 董腾飞. 杭州电子科技大学, 2020(01)
- [10]基于多参数的运动性疲劳分级系统研究与应用[D]. 司华山. 重庆邮电大学, 2019(02)