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    15

    4.33  LMS算法步骤 16

    4.4  RLS算法 16

    4.41  RLS算法综述 16

    4.42  RLS算法的基本原理[3] 17

    4.43  RLS的算法步骤 18

    5  PCA算法 18

    5.1  PCA算法综述 18

    5.2  PCA 算法的基本原理 19

    5.3  PCA算法的计算步骤 20

    6  matlab算法实现与仿真 21

    6.1 呼吸和心跳信号的建模 21

    6.2  LMS算法的matlab实现 23

    6.3  RLS算法的matlab实现与仿真 28

    6.4  LMS和RLS算法的比较 33

    6.5  PCA算法的的matlab实现 33

    结  论 42

    致  谢 43

    参考文献  44

    1 绪论

    1.1 选题背景

         呼吸、心跳、脉搏等生命参数是描述人们生理状况的最基本的指标，因此对这些参数的测量就显得尤为重要。目前，在临床上主要的测量仪器都是接触式的。即通过一些传感器直接或间接的接触人体来进行测量，因此便不可避免的造成了应用范围的限制，由此而出现了非生命体征检测技术的关注。论文网

         非接触生命体征的监测是相对于普通的监测技术而言的一种新技术。它可以在一定距离范围内，在不接触人体的情况下，使用用微波束照射人体，雷达所发出的回波信号借助到人体后，被人体生命活动引起的体表微动所调制，这样一来便使得回波信号发生改变，如频率、相位等参数发生改变。检测到这些变化之后就可以从这些变化中提取出人体的生命参数(如呼吸或心跳信号）。目前，应用最广泛且实用的生命体征监护仪大多是穿戴式的，它的主要工作方式为：将数个电极贴于所要检测的人身体的某些部位，通过传感器获得的信息来测出病人的生理指标。一般来说，这种技术已经相对比较成熟，但是，非接触生命体征监测因为其固有的优点已经得到了很大的关注。

        非接触生命参数检测技术突破了现行的检测方法和技术，是近年来医学界，特别是军事医学界比较关注的重要课题，该技术不仅可以用于大面积烧(炸)伤的伤员监护等临床医学方面，而且在战时生命探测和伤员搜寻等领域也发挥着重要的作用。同时，该技术也可用于地震、雪灾等情况下伤员的定位寻找等突发事件的应用。例如，在临床医学界，基于此原理的非接触生命体征监护仪够同时满足新生儿和烧伤患者的监护需求，而且不会给患者带来身体上的不适。文献综述

    1.2 国内外研究现状

    1.3 本文内容安排

          第一章 介绍了本文的选题背景及意和意义以及国内外无线生命体征监护仪的发展历程和研究现状；

          第二章 介绍了无线生命体征监护系统的构架，并具体的解释了系统每一个部分的功能及作用。并介绍了回波建模的原理。

    　　　第三章　分析了采用滤波器分离呼吸心跳信号的效果。以及采用LMS和RLS算法的原因。

          第四章  两种算法最小均方算法（LMS）和自适应递归最小二乘算法（RLS）的原理及步骤，主要用于呼吸信号和心跳信号的分离。 

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