无线智能心电监护系统：基于GSM的远程监测与设计

"这篇硕士论文主要探讨了远程心电监护系统的研究与设计，涉及心电监护、论文、远程心电监护等关键词。论文作者钱垚，导师官洪运，研究内容包括基于GSM网络的无线智能心电监护系统，利用通信技术为远离医院的患者提供医疗、保健和咨询服务。系统采用HK-2000B传感器采集心电信号，高性能ARM7处理器进行处理，运用改进的LMS算法滤除低频信号，并用差分阈值法检测R波。传输部分利用TC35 GSM短信模块实现报警信息无线传输，并提出了通过手机语音模块传输心电数据的新方法。服务器端由GSM模块和PC机组成，接收并分析心电数据。系统界面使用Visual Basic编写，支持心电数据显示、分析和远程诊断，数据存储采用Access 2003数据库。" 在论文中提到的"改进的LMS算法-最优化方法"是针对传统的LMS（最小均方误差）算法的一种优化策略。LMS算法基于最速下降法，通过沿着性能曲面的负梯度方向更新权系数，以最小化平方误差。原始的LMS算法权系数更新公式为W(n+1)=w(n)+μe(n)X(n)，其中W(n)是当前的权系数矢量，X(n)是输入信号，e(n)是误差信号，μ是步长。步长μ的大小直接影响算法的收敛速度和稳定性。 在描述中提到，改进的LMS算法引入了一个自适应步长更新机制，其步长更新表达式考虑了瞬时误差功率，以更好地平衡收敛速度和算法稳定性。步长u(n+1)会根据前一时刻的u(n)和误差平方的加权平均值来调整，其中Q和r是调整参数，u_max和u_min分别控制算法的收敛速度和稳定性。 尽管改进的LMS算法在初始阶段能快速收敛，但后期由于输入噪声的影响，可能会导致较大的权系数波动，影响算法的失调。为了解决这个问题，论文提出了进一步的算法改进，结合步长调整原则，使得算法在不同阶段能够更加智能地调整步长，提高对系统变化的跟踪能力。 在远程心电监护系统中，这种优化的LMS算法被应用于信号处理，滤除低频干扰，准确检测R波，确保心电信号的准确传输和分析。系统通过GSM网络实现远程监测和报警，利用手机的语音模块传输数据，增加了系统的实用性和灵活性。 这篇论文结合了通信技术和信号处理方法，通过改进的LMS算法优化了心电监护系统的性能，提高了对心脏病患者的远程监测效率和准确性，对于远程医疗领域具有重要研究价值。