连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导

一、随机信号的正交分解 二、常见随机信号的性质 三、随机信号的检测 四、随机信号的均方滤波

一、随机信号通过线性系统的表示 二、随机信号的功率谱密度 三、随机信号通过线性系统的统计性质 四、随机信号通过非线性系统

通过有限空间100 min极限载人实验,提出了基于光电容积脉搏波(PPG)的客观疲劳测量方法并开发了光电容积脉搏波信号特征参数提取算法用来掌握生理疲劳的血液动力学与循环系统变化特征.研究结果表明,人体出现生理疲劳时,光电容积脉搏波信号平均周期显著大于未疲劳状态(p<0.001),血管阻力增大,每搏射血量明显下降;计算了未疲劳与疲劳状态下光电容积脉搏波信号的两种复杂度(KC复杂度和高阶KC复杂度)发现,两种复杂度计算结果一致,均为未疲劳时波形比疲劳时波形更平稳.因此表明光电容积脉搏波信号能够捕捉到疲劳状态的生理变化,解决了生理疲劳的客观测量与快速判断问题

第6章离散信号与系统的变换域分析 6.1Z变换 6.2Z反变换 6.3Z变换的性质 6.4Z变换与拉氏变换的关系 6.5离散系统的Z域分析 6.6离散系统函数与系统特性 6.7离散信号与系统的频域分析 6.8数字滤波器的一般概念

一、正交分解和随机信号的表示 二、随机信号的 Fourier正交分解 三、随机信号的K-L正交分解

重点掌握内容： 信号的分类与主要参数； 信号调理的基本概念及其实现方法介绍； 采样定理； 被测信号和测试设备的连接方式； 测量放大器的设计方法与共模抑制能力分析； D/A转换器的作用； 采集的基本概念

第5章离散信号与系统的时域分析 5.1离散时间信号 5.2离散系统的数学模型和模拟 5.3离散系统的零输入响应 5.4离散系统的零状态响应

4.3.1 图解分析法 4.3.2 小信号模型分析法 1. 静态工作点的图解分析 2. 动态工作情况的图解分析 3. 非线性失真的图解分析 4. 图解分析法的适用范围 1. BJT的H参数及小信号模型 2. 用H参数小信号模型分析基本共射极放大电路 3. 小信号模型分析法的适用范围

1.1 信号 1.3 模拟信号和数字信号 1.2 信号的频谱 1.4 放大电路模型 1.5 放大电路的主要性能指标