随机解调结构下心电信号的亚采样压缩与重建研究

本篇毕业论文主要探讨了一种基于随机解调结构的心电信号压缩采样方法。作者首先在Simulink环境中对伪随机序列频率对采样频率和重构精度的影响进行了深入分析。实验结果显示，提出的压缩采样方法结合随机解调器能够在低于奈奎斯特定律的子采样频率下有效采集心电图(EGG)信号，并通过重构算法在奈奎斯特定律频率下实现相似的采样效果。这种方法为构建随机解调电路提供了理论基础。 论文的核心部分着重于实际硬件电路的设计与实现。构建的随机解调电气回路包括了采样电路和软件组件。硬件部分由FPGA为核心，集成多种硬件模块，实现了随机解调的压缩采样功能。软件层面，包含了Verilog同步控制逻辑、针对各个控制级别设计的测试台验证程序以及信号重构算法。这些技术确保了系统的稳定性和准确性。 实验证据来源于MIT-BIH数据库，通过实验验证，当压缩比为10时，随机解调电路能在120Hz的低频下压缩心电信号。对于不同类别的ECG信号，重构精度保持在93%至95%之间，显示了该方法在实际应用中的高效性和有效性。 这篇论文不仅探讨了理论上的随机解调压缩采样原理，还通过实践验证了其在心电信号处理中的可行性，为降低心电图信号采集设备的功耗和成本提供了一个创新的解决方案。同时，这项研究也为未来在生物医学信号处理领域，特别是实时监测和无线传输方面的发展奠定了基础。