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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉貞男
論文名稱:一維生理訊號處理
指導教授:盧而輝伍孝鵬伍孝鵬引用關係
學位類別:碩士
校院名稱:中正理工學院
系所名稱:電子工程研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:85
語文別:中文
論文頁數:59
中文關鍵詞:一維生理
外文關鍵詞:FFT
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  本論文使用快速傳立葉轉換(FFT)與基波轉換(Wavelet Transform)兩種分析方法,針對麻醉前後的頸動脈壓力訊號進行處理。我們分別研究訊號的變化在頻域上的影響,並相互比較兩者在處理生理訊號的優缺點。
  在數學分析及訊號處理的應用上,快速傳立葉轉換與基波轉換已經成為廣泛使用的有力工具。快速傳立葉轉換是一種將時域訊號轉換到頻域分析的方法;而基波轉換具有多重解析度(Multiresolution)或多重尺度(Multiscales)的特性,這使得在分析非穩定性訊號時的效果良好。然而,在此次實驗中我們發現,由於麻醉前後的頸動脈壓力訊號變異頻率極小,所以造成基波轉換的功效不彰,而快速傳立葉轉換反而能有效地顯示出訊號的變化。
  最後,再對經過快速傳立葉轉換的訊號求其功能率頻率,並分別針對0至0.4Hz、0.4至0.6Hz及0.8至1.8Hz這三個區段的頻譜進行分析。由功率頻譜圖可以發現,當白老鼠從麻醉狀態中逐漸清醒時的功率會有明顯的升高,而這個現象可以當作麻醉師觀察麻醉程度的指標。
  In order to study the process of the signals of carotid pressure before and after anesthesia, both fast Fourier transform (FFT) and wavelet transform are adopted in this thesis. Both methods are used to study the affection of signals variantion in the frequency domain. Also the merits and drawbacks of using these methods to analyze physiological signals are compared.
  It is well-known that FFT and wavelet transform are widely used powerful tools in mathematical analyses and signal processing. FFT is a method that transforms a signal from time domain into spectrum domain while wavelet transform possesses the characteristics of multiresolution and multiscale. Thus, wavelet transform is considered suitable for analyzing non-stationary signals. However, the variation in signals of carotid pressure in frequency domain before and after anesthesia are low, we found that the wavelet transform are not very effective as compare to FFT in revealing the variation of signals.
  Finally, to compute the power spectrum of signals as the result of FFT, and to analyze the spectrum which include three areas of 0-0.4 Hz, 0.4-0.6Hz and 0.8-1.8Hz. From the power spectrum diagram, we can find that the power would raise when the animal awake gradually from anesthesia. And the phenomenon may look on as an index which anesthetists observe the depth anesthesia.
QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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