体域网中关键技术及实现 (1)

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1、代号10701学号1019122133分类号TN105密级公开题(中、英文)目体域网中关键技术及实现TheKeyTechnologyofBodySensorNetworksAndAccomplishment作者姓名李丽指导教师姓名、职务胡方明教授学科门类工学学科、专业生物医学工程提交论文日期二○一三年一月西安电子科技大学学位论文创新性声明秉承学校严谨的学风和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究

2、成果；也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：日期西安电子科技大学关于论文使用授权的说明本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结

3、合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密，在年解密后适用本授权书本人签名：日期导师签名：日期摘要域网的关键技术是现代医疗技术研究的热门之一，数据处理技术是体域网中关键技术之一，本文主要是对体域网中数据处理进行研究。体域网主要是检测和提取人体的重要的生理信号，心音是人体的最重要的生理信号之一。随着计算机技术和数字信息处理技术发展迅速，为人体生理信号的处理提供了成熟的理论基础。本文主要是对体域网中的心音信号进行数据处理即基于小波多分辨率从分析对心音信号进行识别，实验结果表

4、明本文的算法复杂度低，对硬件要求低，可以做到很好的实现心音识别。(1)心音信号进行小波多分辨率分析，根据心音信号的频率特点和病灶特点，进行小波多分辨率从分析，变换后的近似系数可以确定第一心音和第二心音的频率特点和位置，并且可以区分病灶的频率特点。(2)心音信号的能量特征，根据小波多分辨分析后每个层次的频率分布不同和能量分布不同，提取不同频率范围内的心音信号的能量特征作为心音信号的特征向量。(3)心音信号的识别，主要利用的基于支持向量机的分类器的设计，支持向量机可以实现小样本库的信号分类识别，通过仿真实验对心音信号的能量特征向量进行训练学习

5、形成数据库，可以成功的对心音信号进行识别。关键字：体域网数据处理心音信号小波变换特征提取支持向量机AbstractThekeytechnologyofthebodyareanetworkisoneofthepopularresearchinginmodernmedicaltechnology,oneofthekeytechnologiesofthebodyareanetworkisdataprocessingtechnology.Itistostudydataprocessinginthebodyareanetworkinourmainl

6、ywork.BodyAreaNetworkismainlytodetectandextractthebodyphysiologicalsignals,andtheheartsoundsisoneofthemostimportantthebodyphysiologicalsignal.Withtherapidlydevelopmentofcomputertechnologyanddigitalinformationprocessingtechnology,thereisthematuretheoryforphysiologicalsigna

7、lprocessing.Inthispaper,itisbasedonwaveletmulti-resolutionanalysistoprocesstheheartsoundsignalsintheBodyAreaNetwork.Experimentalresultsshowthatthealgorithmisnotcomplexityandrequirementsofhardwareislow.Itcanidentifytheheartsoundinagoodway.Themaincontentofthispaperisasfollo

8、ws:(1)Bythecharacteristicsoftheheartsoundsignalfrequencyandlesioncharacteristicsfrequency,hearts