基于GSM网络的远程心电监护系统：LMS算法与关键技术

本篇硕士学位论文主要探讨了"33仿真结果-最优化方法"在远程心电监护系统中的应用。作者钱垚针对东华大学通信与信息系统专业，研究了一种基于GSM网络的无线智能心电监护系统。该系统旨在为远离医院的患者提供实时、动态的心电监护服务，特别是在心脏病和高血压等疾病的突发情况下，能够实现本地智能报警、远程监控以及诊断功能。 系统的核心在于采用HK-2000B型传感器采集心电信号，利用高性能且低功耗的ARM7作为主处理器，结合新型的LMS算法来滤除低频信号。LMS算法在此处扮演了关键角色，它优化了信号处理过程，提高了对R波的检测精度。为了验证算法的有效性，研究者还在MIT-HIB库中进行了实验，确保了算法的可靠性和准确性。 在数据传输方面，论文提到了使用TC35 GSM短信模块来无线发送心电报警信息，同时探索了利用手机的语音模块传输心电数据的可能性。服务器端则由GSM模块和PC机组成，能够通过声卡和串口接收来自终端的数据。终端软件界面采用了易用的Visual Basic语言，不仅显示和分析心电数据，还支持用户查询病例并进行远程诊断。存储患者数据的工具则是Microsoft Access 2003数据库。 整个系统的设计重点在于将先进的通信技术和医学监测相结合，以提高医疗服务的效率和质量，特别是对于院外患者和高危人群的监控。本文的研究成果对于远程医疗和物联网技术在医疗领域的应用具有重要意义，展示了在实际场景中优化算法和硬件选择如何提升系统的性能和实用性。