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運用全息希爾伯譜於生理訊號分析

為了解決fpga應用ptt的問題，作者張效煌 這樣論述：

隨著工商業發展愈來愈快，人類工作壓力愈來愈大；加上飲食不均衡，罹患心血管疾病的人口愈來愈多。根據2008～2012行政院衛生署統計的國人十大死因，多項死因與心血管疾病有關。近五年臺灣十大死因中，有將近一半的項目為心血管相關疾病；例如心臟病、腦血管疾病、糖尿病、高血壓性疾病以及腎臟方面疾病；另外，心血管相關疾病的死亡人數佔2012臺灣總死亡人數的30.3%，且心臟疾病以及腦血管疾病為心血管相關疾病致死的兩大主因。根據WHO的統計，單是心血管疾病的死亡人數佔2008全球總死亡人數的31%。很多患者都在病況嚴重時才就醫檢查；更何況在很多地區醫療資源嚴重不足。如何在醫院外的居家自我檢查、早期發現心血

管有關疾病是一項重要課題。在目前的臨床生命特徵監測儀器中，主要以心電圖、呼吸偵測、血氧偵測、血壓偵測為主，在心電圖與血氧偵測已經有方便連續監控的儀器，但是呼吸偵測與血壓偵測卻沒有方便且連續監測的裝置。本研究開發穿戴式的生命特徵量測裝置，藉由心電圖(ECG)與脈波血容積量測器(PPG)的脈波傳遞速度(PWV)進行連續血壓波估測，並且引用全息希爾伯譜分析法(HHSA)經由手腕的脈波血容積量測器推測連續呼吸的數值。本研究所開發的裝置將來可以連續的紀錄受試者的生命特徵，將來可以應用這些獲得的生命特徵推估其他的生物指標預防心血管疾病。

光譜感測晶片之應用開發與研討

為了解決fpga應用ptt的問題，作者吳建達 這樣論述：

近年來隨著傳統光譜儀的微型化與輕便化，光譜量測已廣泛運用於許多領域中，例如：汙染偵測、水果甜度偵測、食品衛生檢驗、血液與水質檢驗等等，搭著這股光譜量測之浪潮，本論文首先將探討光譜感測晶片於多波長光體積變化描記圖(Photoplethysmography, PPG)感測技術以及可見光通訊(Visible light communication, VLC)系統之應用，接著本論文將探討不同演算法於自開發之光譜感測晶片之光譜量測效能。近年來PPG感測技術已被廣泛應用於穿戴式裝置上，由於PPG訊號紀錄血管中血流脈動變化，透過PPG訊號的分析可作為許多疾病之參考指標。本文提出以光譜感測晶片作為MW-PP

G感測器，開發輕巧且方便之MW-PPG 感測裝置，我們更基於此感測裝置，開發穩健PPG訊號量測演算法，利用最大比率合併(Maximum Ratio Combining, MRC) 演算法，設計各波長PPG訊號的權重，將MW PPG訊號轉換為穩定且高S/N之PPG訊號，初步在研究結果中顯示相較於傳統光電二極體(Photo-diode, PD)，此PPG訊號之S/N可有效提升50%。除此之外，我們亦使用MW PPG訊號分別萃取出1)光密度比率(Ratio of optical density, R-value)並進行血氧飽和濃度相關性分析，以及萃取出2) 人體脈波傳導時間(Pulse transi

t time, PTT)並進行血壓相關性分析，由實驗結果顯示，此R值與血氧飽和濃度可達0.93之相關性，而此PTT與舒張壓以及收縮壓可分別達到0.79與0.78之相關性。此外，此開發之MW-PPG感測裝置搭配所開發之軟體GUI，可顯示PPG訊號、心律與心律變異度、PTT、血壓、R值與血氧飽和濃度等各種生理感測數值。另一方面本文亦探討應用光譜感測晶片於VLC系統中實現分波長多工技術。在可見光通訊系統中應用分波長多工技術達成多使用者環境已經被提出。傳統上，利用光電二極體作為可見光通訊接收器，會造成在接收端無法消除干擾和雜訊。在本實驗室過往研究中已應用陣列濾波器技術開發之光譜感測晶片作為可見光通訊接

收端，利用最大訊號對干擾加雜訊比率合併演算法(Maximum SINR Combining, MSC)設計適當的權重值，達到輸出訊號對雜訊加干擾比率(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)最佳化，消除干擾和雜訊，然而如果使用光譜感測晶片上所有的濾波器，將提高計算複雜度以及濾波器錯誤累積機率，因此本文提出兩種降低濾波器使用率的方法：1)利用線性方程組求稀疏解的概念，如共軛梯度法(Conjugate Gradient, CG)，合成MSC求解後的頻譜響應曲線；2)利用二元化粒子群演算法(Binary Particle Swarm Optimiz

ation, BPSO)基於MSC求解尋找最佳的感測器組合。在模擬與實驗結果中顯示，我們提出之方法基於CG演算法可有效降低70%之濾波器使用率且同時提供良好之輸出SINR，而提出之方法若基於BPSO演算法則可提供近似最佳之輸出SINR同時有效降低濾波器使用率。另一方面值得一提的是，由於光譜感測晶片之低成本且微型設計，使得濾波器之光譜響應不甚理想，必須通過訊號處理的方式進行光譜重建，使此光譜感測晶片測量到的原始輸出資訊轉化成為正確光譜或色彩。因此在本文中我們探討光譜重建演算法，除了利用常見之最小平方問題求解演算法如：Tikhonov正規化非負最小平方(Tikhonov regularized n

onnegative least square, TNNLS)，本文亦將光譜重建模型類比為多輸入多輸出(Multiple-input multiple-output, MIMO)通訊模型，並利用常見之MIMO解調演算法如：強制歸零(zero-forcing, ZF)、最小均方差估計(Minimum mean-square-error, MMSE)演算法，進行光譜重建，其實驗結果中顯示，在眾多光譜重建演算法中，TNNLS演算法可有效降低光譜量測誤差，提供均方誤差(Mean square error, MSE) 小於0.005之光譜重建效能。