【MATLAB代做】心血管疾病论文

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基于Matlab的生物医学信号处理及分析系统研究

基于Matlab的生物医学信号处理及分析系统研究

基于Matlab的生物医学信号处理及分析系统研究生物医学信号处理及分析系统是医学领域中非常重要的一个研究方向,通过对生物体内产生的各种信号进行采集、处理和分析,可以帮助医生更好地了解患者的病情,指导临床诊断和治疗。

在这个领域中,Matlab作为一种功能强大的科学计算软件,在信号处理和分析方面有着得天独厚的优势,被广泛应用于生物医学领域。

生物医学信号的特点生物医学信号具有复杂性、多样性和实时性等特点,例如心电图(ECG)、脑电图(EEG)、血压信号等都是常见的生物医学信号。

这些信号在采集过程中往往受到各种干扰和噪声的影响,需要经过滤波、去噪等处理才能准确提取有效信息。

此外,生物医学信号还具有时域、频域等不同特征,需要综合利用各种信号处理技术进行分析。

Matlab在生物医学信号处理中的应用Matlab作为一种专业的科学计算软件,提供了丰富的信号处理工具箱,包括滤波、谱分析、小波变换等功能模块,可以帮助研究人员对生物医学信号进行快速高效的处理和分析。

通过Matlab编程,可以实现对生物医学信号的去噪、特征提取、模式识别等操作,为后续的疾病诊断和治疗提供支持。

Matlab在心电图(ECG)信号处理中的应用心电图是临床上常用的一种生物医学信号,通过记录心脏电活动可以判断心脏功能状态。

Matlab在心电图信号处理中有着广泛的应用,可以实现心率检测、心律失常诊断、ST段分析等功能。

利用Matlab工具箱中的滤波算法和频谱分析方法,可以对心电图信号进行精确处理,并提取出有用信息。

Matlab在脑电图(EEG)信号处理中的应用脑电图是记录大脑神经元放电活动的一种生物医学信号,对于研究大脑功能和诊断脑部疾病具有重要意义。

Matlab在脑电图信号处理中可以实现事件相关电位(ERP)分析、频谱特征提取、脑区连接性分析等功能。

通过Matlab强大的编程能力和可视化工具,可以更好地理解和解释脑电图数据。

Matlab在血压信号处理中的应用血压信号是反映心血管系统功能状态的重要指标之一,对于高血压、低血压等疾病具有重要参考价值。

基于Matlab的动脉硬化患者心率振荡研究

基于Matlab的动脉硬化患者心率振荡研究

基于Matlab的动脉硬化患者心率振荡研究【摘要】通过定量分析心率振荡的两个参数震荡初始(turbulence onset, TO)和震荡斜率(turbulence slope, TS) ,分别计算出正常人和颈动脉患者的震荡初始值和震荡斜率值,用Matlab来模拟正常人和颈动脉患者的心率震荡规律,再根据Phillip 7500型心脏彩超浅表血管探头检测正常人和颈动脉患者的颈动脉,测量出内膜厚度、粥样硬化斑块分布情况。

从中我们可以推测出正常人有比较典型的心率震荡,而颈动脉硬化患者的心率震荡现象则减弱或消失。

1.心率震荡心率震荡是一种与恶性心律失常密切相关的心电现象,其发生机制多数学者认同压力感受器反射调节机制。

压力感受器反射是通过自主神经中枢调节心率变化使之与血压变化相平衡。

室性早博后血压短暂下降,血管壁变形,位于颈动脉窦、主动脉弓及其他大血管外膜下的压力感受器受到机械牵拉而不断地发放冲动传入延髓,使交感神经兴奋性增高,迷走神经兴奋性降低,心率增快;随后的长代偿间期使得血压升高,同理引起心率减慢。

因此,心率震荡相当于机体自身的自动干扰试验,当上述压力反射调节机制处于正常时,心率震荡现象正常存在,如果这种调节机制的任何一个环节出现病变时,则可导致室性早博后的心率震荡现象减弱甚至消失。

据此,我们可以推测,颈动脉硬化患者,因其颈动脉窦压力感受器变形受损,那么此类患者室性早博后的心率震荡现象减弱或者消失。

心率震荡现象可用两个参数——震荡初始(TO)和震荡斜率(TS)进行定量分析。

TO代表室早后窦性心率的加速,用室早后的前2个窦性心博的RR间期的平均值减去室早前的2个窦性心博的RR间期的平均值。

两者之差再除以后者,乘以百分之百,计算公式为: , TO的中值性定义为0,大于0时表示初始阶段窦性心率减速,小于0时,表示初始阶段窦性心率加速。

TS是定量分析室早后窦性心率减速的重要参数,测定室早后的前20个窦性心博的RR间期的平均值,以RR间期的序号为横坐标, 以RR间期值为纵坐标。

根据MATLAB的心电信号分析

根据MATLAB的心电信号分析

计算机信息处理课程设计说明书题目:基于MATLAB的心电信号分析学院(系):年级专业:学号:学生姓名:指导教师:燕山大学课程设计(论文)任务书院(系):基层教学单位:说明:此表一式四份,学生、指导教师、基层教学单位、系部各一份。

2014年12月 01日摘要心电信号是人们认识最早、研究最早的人体生理电信号之一。

目前心电检测已经成为重要的医疗检测手段,但是心电信号的相关试验及研究依然是医学工作者和生物医学工程人员的重要议题。

信号处理的基本概念和分析方法已应用于许多不同领域和学科中,尤其是数字计算机的出现和大规模集成技术的高度发展,有力地推动了数字信号处理技术的发展和应用。

心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物电信号之一,它比其他生物电信号便易于检测,并具有较直观的规律性,对某些疾病尤其是心血管疾病的诊断具有重要意义。

它属于随机信号的一种,用数字信号处理的方法和Matlab软件对其进行分析后,可以得到许多有用的信息,对于诊断疾病有非常重要的参考价值。

本课题基于matlab对心电信号做了简单的初步分析。

直接采用Matlab 语言编程的静态仿真方式、对输入的原始心电信号,进行线性插值处理,并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析,根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试,得出一定的结论。

关键词: matlab 心电信号线性插值频谱分析目录一:课题的目的及意义 (1)二:设计内容与步骤 (1)1.心电信号的读取 (1)2.对原始心电信号做线形插值 (3)3.设计滤波器 (5)4.对心电信号做频谱分析 (6)三:总结 (7)四:附录 (8)五:参考文献 (12)一:课题目的及意义心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。

然而,心电图自动诊断还未广泛应用于临床,从国内外的心电图机检测分析来看,自动分析精度还达不到可以替代医生的水平,仅可以为临床医生提供辅助信息。

血管的三维重建建模论文 推荐

血管的三维重建建模论文 推荐

血管的三维重建摘要本文以血管的三维重建为研究对象,对100张平行切片图像进行分析,利用这些宽、高均为512象素的切片,计算管道的半径和确定中轴线方程,并在此基础上画出重建后的血管三维图像,主要内容如下:对于问题一,计算管道的半径,由于血管表面是由球心沿着某一曲线(称为中轴线)的球滚动包络而成,可以得出结论:切片中包含的最大圆的半径即血管半径,所以问题转化为求每一切片上的最大内切圆的半径。

为了便于计算,运用Matlab imread 函数,将BMP 格式文件转化为0-1矩阵,然后运用edge bwmorph 、函数确定轮廓和骨架的位置,并求解骨架上每一点到边缘的最短距离。

这些最短距离中的最大值即为最大内切圆半径也就是血管半径。

最后对所有的半径取平均值,得出结果:100()1=29.41666100k k RR ==∑对于问题二,根据问题一中求出的100个圆心坐标及半径求解中轴线方程,运用Matlab 软件对圆心所形成的曲线进行n 阶多项式拟合。

为使中轴线较为光滑,在Matlab 拟合工具箱多次试验后,取最高阶次=7n 。

由于z 轴值是逐层单调递增的,为简化方程的计算,取t 为参变量,分别对其投影在YZ 、ZX 平面上进行多项式拟合,最后得到中轴线在平面投影上拟合的曲线方程如下:()()()-107-76-55432-107-86-55-3432-3.2310 1.16910-1.628100.00108-0.035260.5706-3.105+5.243=3.06110-9.62310+1.3610-0.640610+0.01912-0.298+1.89-1.63.3=y t t t t t t t t f x t t t t t t t t z t t ⎧=⨯+⨯⨯+⎪+⎪⎪=⨯⨯⨯⨯⎨⎪⎪⎪⎩最后根据方程画出中轴线图形,YZ YX ZX 、、平面的投影在拟合工具箱中可以直接得到。

对于问题三,根据问题一、二求出的中轴线的参数方程和100张切片的最大内切圆的半径,运用Matlab 软件画出血管的三维立体图。

心血管疾病毕业论文

心血管疾病毕业论文

心血管疾病毕业论文心血管疾病毕业论文摘要:心血管疾病是世界各国的公共卫生问题,已成为导致死亡和残疾的主要原因之一。

其预防和治疗是当前的一项重要任务。

本论文主要介绍心血管疾病的概念以及其发病原因和主要症状,同时分析其防治策略与方法。

研究表明,良好的生活方式和饮食习惯,常规体检和积极治疗是预防和控制心血管疾病的关键,早期发现和治疗心血管疾病可以有效降低疾病的发病率和死亡率,因此,加强宣传和普及有关心血管疾病的知识和健康教育,提高公众的健康意识和自我保健能力,有利于降低心血管疾病的发生率和死亡率。

关键词:心血管疾病,发病原因,预防,治疗Abstract:Cardiovascular disease is a public health problem in various countries around the world and has become one of the leading causes of death and disability. Its prevention and treatment are an important task at present. This paper mainly introduces the concept of cardiovascular disease, its causes and main symptoms, and analyzes its prevention and treatment strategies and methods. The study shows that a good lifestyle anddietary habits, routine physical examinations and active treatment are the key to preventing and controlling cardiovascular disease. Early detection and treatment of cardiovascular disease can effectively reduce the incidence and mortality of the disease. Therefore, strengthening the publicity and popularization of knowledge and health education related to cardiovascular disease, improving the public's health awareness and self-care ability, is beneficial to reduce the incidence and mortality of cardiovascular disease.Keywords: cardiovascular disease, cause, prevention, treatment1、心血管疾病的概念心血管疾病是指心脏、血管和周围循环系统疾病的总称,包括心肌梗死、冠心病、高血压、心律失常等病理状态。

基于MATLAB的血管三维重建及模型检验

基于MATLAB的血管三维重建及模型检验
四结语
模型检验运用了两种不同的检验方式,能进一步确立血管三维模型建立的准确性。同时利用问题一中已知的数据进行检验,而采用对像素矩阵的二值化处理能更加快捷的对两幅切片进行比对,同样利用匹配率的高低作为关键思想对结果进行分析。
参考文献
[1]于万波.《基于MATLAB的图像处理》[M].北京:清华大学出版社,2008:67-72.
图1圆心点拟合后的中轴线
计算结果:X-Z平面拟合度为99.78%,Y-Z平面拟合度为99.93%。
3.2问题二:中轴线在XY、YZ、ZX平面的投影图与三维血管图
3.2.1中轴线在XY、YZ、ZX平面的投影图
根据问题一中所得影图(略)。
3.2.2三维血管图
基于MATLAB的血管三维重建及模型检验
摘要:本文基于2001年数学建模国赛A题,通过MATLAB对血管切片中轴线进行曲线拟合,并画出三维血管图及其投影图,中轴线在平面上的投影图,并其拟合度均高于90%。再求解重新切割前后的匹配率对模型检验。本文优点在于考虑了模型的检验,而这占据了模型的一大半。
关键词:MATLAB;图像信息处理;曲线拟合;模型检验
一问题重述(略)
二模型假设
1.假设血管道是由球心沿中轴线且半径固定的球滚动包络而成。
2.假设管道中轴线与每张切片有且只有一个交点。
三模型的建立与求解
结合100个血管切片上的最大内切圆圆心在两平面XOZ、ZOY投影点,利用多项式拟合分别进行曲线拟合,求得曲线l1、l2与曲线方程l,其中,l1、l2可看作一条曲线l落在不同投影面上形成的投影曲线,l应为100个圆心点拟合后的中轴线曲线,见图1。
根据问题一中所得中轴线,运用MATLAB绘制三维血管图,见图2。
3.3问题一、二中所的结果重新进行切片检验

大学毕业设计基于matlab的医学信号频谱分析系统的分析与设计[管理资料]

大学毕业设计基于matlab的医学信号频谱分析系统的分析与设计[管理资料]

医学信号频谱分析系统的分析与设计摘要随着信号处理技术的发展,每一种新的信号处理技术都将很快应用到医学信号处理,并促使医学信号处理技术的革新。

通过对信号的频域分析可以得到时域上观察不到的信息,便于信息的处理。

本设计主要涉及对医电信号的预处理,对医电信号的频谱分析以及对医电信号的典型波形的检测。

在医电信号的预处理模块中,运用filter design工具箱来设计50Hz滤波器来消除医电信号所受到的工频干扰;运用小波滤波来平滑曲线;运用巴特沃斯滤波设计带通滤波器,来消除医电信号自身主要频率以外的干扰。

在医电信号的频谱分析模块中,主要运用了傅里叶变换和小波变换两种方法。

傅里叶变换可以得到医电信号本身及各种滤波后的信号的频谱图;小波变换可以对信号进行不同尺度的分解,由各个尺度上的小波系数来进行频率分析。

在医电信号的波形检测模块中,主要运用小波分析的方法,得到医学信号在各个尺度上的小波系数,再运用差分阈值的方法得到小波系数的模极值,并由此来确定医学信号的特征点。

本设计以心电信号为例,来进行医电信号频谱分析系统的设计,能够很好地实现对心电信号的滤波及频谱分析,也能准确地检测出R波峰与QRS 波的起止位置。

关键词:医电信号,预处理,频谱分析,小波变换,波形检测THE FOURIER SPECTRUM ANALYSISAND DESIGN SYSTEM OF THEMEDICAL SIGNALABSTRACTWith the signal processing technology development, each kind of new signal processing techniques apply to process the medical signal very quickly and make the technology of medical signal processing to innovate. According to the spectrum analysis of signal, we can get access to the extra information which can’t obtain from the time axis.This design mainly relates to the pretreatment of medical signal, the spectrum analysis of signal and the detection of representative signal.In the pretreatment module, we use the filter design toolbox of MATLAB to devise 50Hz filter which can clear up the molest. And we use the wavelet filter to smooth the curve. And we use the butter filter to design the bandpass filter which can eliminate the extra frequencies.In the spectrum analysis part, we mainly use the fourier transformation and the wavelet transformation. Using the fourier transformation, we can get the spectrum chart both of the signal itself and of the signal after filter. We use the wavelet transformation to decompose the signal in different scales. And we take use of wavelet coefficients to analyse the signal.In the wave detection part, we mainly use the wavelet analyse measure to obtain the wavelet coefficients of each scale. Then we use the difference-threshold method to get hold of the mould extremum of the wavelet coefficients, which can help us to fix on the characteristic points of the medical signal.In this study, we take the ECG signal for example, which is the representivesignal of the medical signal to design the spectrum analysis system of the medical signals. And it can primely achieve the goal of the design. That is: it can efficiently eliminate the molest and the spectrum analysis of the medical signals. what’s more, it can detect the R wave crest and can locate the QRS start-end points.KEY WORDS: ECG, preprocessing, Fourier spectrum analysis, wavelettransformation, detection of the wave目录第一章绪论 (1)§研究背景和国内外研究现状 (1)§研究背景 (1)§研究现状 (1)§课题研究的目的和意义 (2)§医学信号的简介 (3)§ 生物医学信号的特点 (3)§ 生物医学信号的分类 (3)§系统结构框图 (4)§论文的结构安排 (4)第二章信号预处理 (5)§医学信号的读取 (5)§医学信号的主要干扰 (5)§ 医电信号的特征介绍 (6)§ 医电信号噪声的类型 (6)§ 常用的滤波方法 (7)§ 50 hz工频干扰的滤除 (7)§ 小波消噪 (10)§ 巴特沃斯滤波器滤波 (12)第三章信号频谱分析 (16)§傅里叶变换 (16)§ 离散傅立叶变换(DFT) (16)§ 主程序框图 (17)§ 算法仿真结果 (18)§ 结果分析 (20)§小波变换 (20)§小波变换的理论基础 (20)§小波变换的原理 (21)§ 医电信号的小波分解 (21)§ 结果分析 (23)第四章医学信号检测 (24)§生物医学信号的检测方法介绍 (24)§心电信号波形组成及其意义 (24)§ 正常心电信号的波形 (25)§心电信号各个波形的诊断意义 (26)§心电信号波形检测算法研究 (27)§ QRS波形检测 (27)§ S、T及QRS波起止点的检测 (31)参考文献 (35)致谢 (37)附录 (38)第一章绪论§研究背景和国内外研究现状§研究背景生物医学信号形形色色,种类繁多。

基于Matlab的心电信号分析与处理小论文.doc

基于Matlab的心电信号分析与处理小论文.doc

基于Mat lab的心电信号分析与处理摘要:本课题设计了一个简单的心电信号分析系统。

直接采用Mat lab语言编程对输入的原始心电信号进行处理,并通过matlab语言编程设计对其进行时域和频域的波形频谱分析,根据具体设计要求完成系统的程序编写、调试及功能测试,得出一定的结论。

(This topic has designed a simple ECG analysis system. Direct use of Matlab programming language original ECG signal input is processed, and its waveform spectrum analysis of the time domain and frequency domain matlab language programming through design, prepared in accordance with specific design requirements to complete the system of procedures, debugging and functional testing,too a certain conclusion.)关键字:matlab、心电信号、滤波一、课题目的及意义心电信号是人类最早研究并应用于医学临床的生物信号之一,它比其它生物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因而心电图分析技术促进了医学的发展。

然而,心电图自动诊断还未广泛应用于临床,从国内外的心电图机检测分析来看,自动分析精度还达不到可以替代医生的水平,仅可以为临床医生提供辅助信息。

其主要原因是心电波形的识别不准,并iL心电图诊断标准不统-。

因此,探索新的方法以提高波形识别的准确率,寻找适合计算机实现又具诊断价值的诊断标准,是改进心电图自动诊断效果,扩大其应用范围的根木途径。

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计心电信号是一种记录心脏活动的生理信号,它对于诊断心脏疾病和监测心脏健康非常重要。

基于MATLAB的心电信号分析与处理设计可以帮助医生和研究人员更好地理解心电信号,并从中提取有用的信息。

本文将详细介绍基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计的步骤和方法。

首先,我们需要准备心电信号的数据。

可以从心电图仪器或数据库中获取心电信号数据。

在MATLAB中,可以使用`load`函数加载数据文件,并将其存储为一个向量或矩阵。

接下来,我们需要对心电信号进行预处理。

预处理的目的是去除噪声、滤波和去除基线漂移等。

常用的预处理方法包括滤波器设计、噪声去除和基线漂移校正。

在MATLAB中,可以使用`filtfilt`函数进行滤波,使用`detrend`函数进行基线漂移校正。

然后,我们可以对预处理后的心电信号进行特征提取。

特征提取是从信号中提取有用的信息,用于心脏疾病的诊断和监测。

常用的特征包括心率、QRS波形、ST段和T波形。

在MATLAB中,可以使用`findpeaks`函数找到QRS波形的峰值,并计算心率。

可以使用`findpeaks`函数找到ST段和T波形的峰值,并计算ST段和T波形的振幅。

接着,我们可以进行心电信号的分类和识别。

心电信号的分类和识别是根据特征提取的结果,将心电信号分为不同的类别,并进行心脏疾病的诊断和监测。

常用的分类和识别方法包括支持向量机、神经网络和决策树等。

在MATLAB中,可以使用`fitcsvm`函数进行支持向量机分类,使用`patternnet`函数进行神经网络分类,使用`fitctree`函数进行决策树分类。

最后,我们可以对心电信号进行可视化和报告生成。

可视化和报告生成可以将分析和处理结果以图形和文字的形式展示出来,便于医生和研究人员进行查看和分析。

在MATLAB中,可以使用`plot`函数进行信号的绘制,使用`title`函数和`xlabel`函数添加标题和坐标轴标签,使用`saveas`函数保存图形为图片文件,使用`fprintf`函数将分析结果输出到文本文件。

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计

基于MATLAB的心电信号的分析与处理设计心电信号是一种重要的生物信号,可以通过分析和处理心电信号来诊断心脏病和其他心血管疾病。

在本文中,我将介绍基于MATLAB的心电信号分析与处理的设计方案。

首先,我们需要明确任务的目标和需求。

心电信号的分析与处理主要包括以下几个方面:心率分析、心律失常检测、心电特征提取和心电图绘制。

下面将详细介绍每个方面的设计方案。

1. 心率分析:心率是心电信号中最基本的参数之一,可以通过计算心电信号的RR间期来得到。

RR间期是相邻两个R波之间的时间间隔,R波是心电信号中最明显的波峰。

我们可以使用MATLAB中的信号处理工具箱来计算RR间期。

首先,我们需要对心电信号进行预处理,包括滤波和去除噪声。

常用的滤波方法有低通滤波和高通滤波。

低通滤波可以去除高频噪声,高通滤波可以去除低频噪声。

MATLAB中的fir1函数可以用于设计滤波器。

然后,我们可以使用MATLAB中的findpeaks函数来检测R波的位置。

findpeaks函数可以找到信号中的峰值,并返回峰值的位置和幅值。

通过计算相邻两个R波的时间间隔,就可以得到心率。

2. 心律失常检测:心律失常是心脏节律异常的一种表现,可以通过心电信号的特征来检测。

常见的心律失常包括心房颤动、心室颤动等。

我们可以使用MATLAB中的自动检测算法来检测心律失常。

首先,我们需要对心电信号进行预处理,包括滤波和去除噪声,同心率分析中的方法相同。

然后,我们可以使用MATLAB中的心律失常检测工具箱来进行心律失常检测。

心律失常检测工具箱提供了多种自动检测算法,包括基于模板匹配的方法、基于时间域特征的方法和基于频域特征的方法。

根据具体的需求和数据特点,选择合适的算法进行心律失常检测。

3. 心电特征提取:心电信号中包含丰富的信息,可以通过提取心电特征来辅助心脏疾病的诊断。

常见的心电特征包括QRS波群宽度、ST段变化和T波形态等。

我们可以使用MATLAB中的特征提取工具箱来提取心电特征。

Matlab技术在医学图像处理中的应用案例

Matlab技术在医学图像处理中的应用案例

Matlab技术在医学图像处理中的应用案例引言医学图像处理是一项关键技术,它在医学领域中得到了广泛的应用。

利用图像处理算法和工具可以提取、分析和可视化医学图像中的信息,为疾病诊断和治疗提供有力的支持。

本文将介绍Matlab技术在医学图像处理中的应用案例,展示出其强大的功能和潜力。

一、医学图像的获取与处理在医学领域,各种各样的图像被用于研究和诊断。

例如,X射线、MRI、CT和超声图像等都可以提供丰富的信息。

然而,这些图像往往需要经过预处理和增强,以减少噪声和改善图像质量。

Matlab提供了一系列强大的图像处理函数和工具箱,方便医学专业人员对图像进行处理。

比如,可以使用imread函数读取图像文件,im2double函数将图像转换为双精度浮点数,imresize函数改变图像大小,imadjust函数进行灰度调整等。

二、医学图像的分割与标记在进行医学图像处理时,经常需要对图像进行分割,即将图像中的目标或感兴趣区域从背景中提取出来。

Matlab提供了多种图像分割算法,如阈值法、区域生长法、边缘检测和分水岭算法等。

这些算法可以应用于不同类型的医学图像,如肿瘤的分割、血管的提取等。

此外,Matlab还可以进行图像标记,以便更好地显示和分析图像中的结构和特征。

三、医学图像的特征提取与分类医学图像的特征提取和分类是医学图像处理中的重要任务之一。

通过提取图像中的形态、纹理、颜色等特征,可以帮助医生识别和定位疾病,从而进行更精确的诊断和治疗。

Matlab提供了多种特征提取算法和数据处理工具,如灰度共生矩阵、小波变换和主成分分析等。

这些方法可以对图像进行高级特征提取和降维处理,为后续的分类和诊断提供支持。

四、医学图像的重建与增强在一些医学应用中,图像重建和增强是必不可少的步骤。

比如,在CT图像中,需要对原始数据进行重建和归一化处理,以产生高质量的图像。

在MRI图像中,可以通过4D重建算法对时间序列数据进行处理,以监测和分析器官的活动。

毕业设计(论文)-基于matlab的心率检测系统[管理资料]

毕业设计(论文)-基于matlab的心率检测系统[管理资料]

毕业设计(论文)题目:基于matlab的心率检测系统学院:信息工程学院专业名称:电子信息工程班级学号:学生姓名:指导教师:二O16 年06 月基于matlab的心率检测摘要:1984年,美国MathWorks公司正式推出了商业数学软件matlab。

这是一款用于算法的研发、数据的可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

在国际学术中,matlab已经公认为方便、准确、可靠的科学计算标准软件。

在研发部门,matlab更被认作高效研究、开发的首要软件。

如今,matlab更是已经渗透到我们生活的各行各业。

这次对心率的检测也用到了强大的matlab。

由于matlab包含了众多的函数,我们可以利用这些函数来处理心电信号的显示、滤波及RQS波的检测等。

本次设计中运用到了GUI,这样可以很方便直观的显示我们需要的波形及更快捷的对波形进行一系列的操作。

对心电数据的显示可以用matlab中的textread函数。

在滤波中更是可以用到众多的滤波函数如buttord函数、butter函数及blackman函数等。

在这次毕设中,对心电信号的滤波采用的是带通滤波器加上hamming窗滤波器,这样可以有效的减少噪声的干扰。

对RQS波的检测采用的是动态阈值法。

这种方法在实际运用中成功率很高,并且算法思路清晰简明。

对于心率的检测,在用动态阈值法找到R波后,就可以同过编程来计算心率。

关键词:matlab、心率检测、RQS波检测、滤波指导老师签名:Heart rate detection based on matlabStudent name : Zhong Wei Qiao Class: 12041440Supervisor: Yang Su HuaAbstract: In 1984, the United States MathWorks company officially launched the commercial mathematical software is a high technology computing language and interactive environment for the development of algorithms,data visualization, data analysis and numerical the international has been recognized as a convenient, accurate and reliable scientific computing standard R & D is recognized as an effective research and development of the first ,matlab is already penetrated into all walks of life in our lives.The detection of heart rate also used a powerful matlab in this matlab contains a large number of functions,we can use these functions to deal with the ECG signal display, filter and RQS wave design is applied to the GUI,this can be very convenient and intuitive display we need the waveform and more efficient to carry out a series of operation of the display of ECG data can be used in textread matlab the filter is to use a large number of filter functions such as buttord function, Blackman function and butter function and so this complete set, the ECG signal filtering using a band-pass filter and Hamming window filter, which can effectively reduce the noise dynamic threshold method is used to detect the RQS method in practical application success rate is very high, and the algorithm is clear and heart rate detection, after using the dynamic threshold method to find the R wave, you can use the program to calculate the heart rate.Keyword:matlab,heart rate detection ,RQS wave detection ,filterSignature of Supervisor:目录1 前言课题的背景及意义 (3)国内外研究概况及发展趋势 (3)研究的内容及实验方案 (4)2 心电信号及其特征心电信号的产生 (8)心电信号的特点 (9)心电信号频域特点 (9)心电信号时域特点 (10)3 心电信号的预处理心电信号预处理的意义 (11)滤波方案的设计与分析 (13)低通配合窗函数滤波 (14)带通配合窗函数滤波 (14)最终方案的选择 (16)4 心电信号RQS波的复检RQS波的检测方案与分析 (19)方案选择与处理 (21)5 心电信号的心率检测心率计算 (23)6 系统软件设计GUI结构设计 (24)模块实现 (26)7总结 (27)参考文献 (28)致谢 (29)附录 (30)第一章前言当前,我国的心脑血管疾病仍呈逐年上升趋势。

根据MATLAB的心电信号分析

根据MATLAB的心电信号分析

根据MATLAB的⼼电信号分析计算机信息处理课程设计说明书题⽬:基于MATLAB的⼼电信号分析学院(系):年级专业:学号:学⽣姓名:指导教师:燕⼭⼤学课程设计(论⽂)任务书院(系):基层教学单位:说明:此表⼀式四份,学⽣、指导教师、基层教学单位、系部各⼀份。

2014年12⽉ 01⽇摘要⼼电信号是⼈们认识最早、研究最早的⼈体⽣理电信号之⼀。

⽬前⼼电检测已经成为重要的医疗检测⼿段,但是⼼电信号的相关试验及研究依然是医学⼯作者和⽣物医学⼯程⼈员的重要议题。

信号处理的基本概念和分析⽅法已应⽤于许多不同领域和学科中,尤其是数字计算机的出现和⼤规模集成技术的⾼度发展,有⼒地推动了数字信号处理技术的发展和应⽤。

⼼电信号是⼈类最早研究并应⽤于医学临床的⽣物电信号之⼀,它⽐其他⽣物电信号便易于检测,并具有较直观的规律性,对某些疾病尤其是⼼⾎管疾病的诊断具有重要意义。

它属于随机信号的⼀种,⽤数字信号处理的⽅法和Matlab软件对其进⾏分析后,可以得到许多有⽤的信息,对于诊断疾病有⾮常重要的参考价值。

本课题基于matlab对⼼电信号做了简单的初步分析。

直接采⽤Matlab 语⾔编程的静态仿真⽅式、对输⼊的原始⼼电信号,进⾏线性插值处理,并通过matlab语⾔编程设计对其进⾏时域和频域的波形频谱分析,根据具体设计要求完成程序编写、调试及功能测试,得出⼀定的结论。

关键词: matlab ⼼电信号线性插值频谱分析⽬录⼀:课题的⽬的及意义 (1)⼆:设计内容与步骤 (1)1.⼼电信号的读取 (1)2.对原始⼼电信号做线形插值 (3)3.设计滤波器 (5)4.对⼼电信号做频谱分析 (6)三:总结 (7)四:附录 (8)五:参考⽂献 (12)⼀:课题⽬的及意义⼼电信号是⼈类最早研究并应⽤于医学临床的⽣物信号之⼀,它⽐其它⽣物电信号更易于检测,并且具有较直观的规律性,因⽽⼼电图分析技术促进了医学的发展。

然⽽,⼼电图⾃动诊断还未⼴泛应⽤于临床,从国内外的⼼电图机检测分析来看,⾃动分析精度还达不到可以替代医⽣的⽔平,仅可以为临床医⽣提供辅助信息。

基于MATLAB的血管三维重建

基于MATLAB的血管三维重建

基于MATLAB的血管三维重建
刘波
【期刊名称】《湖北民族学院学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2008(026)004
【摘要】根据血管序列切片的二值图像特征,利用MATLAB丰富的矩阵运算和图像处理命令,将血管三维重建过程分成半径搜索、交点定位和轴线拟合三个主要步骤,并编制通用M程序包实现从数据采集到模型渲染的全程自动计算.最后应用给出的方法完成了对100张序列切片图像的计算机三维重建.
【总页数】3页(P398-400)
【作者】刘波
【作者单位】湖北民族学院数学系,湖北恩施445000
【正文语种】中文
【中图分类】O242.1;TP391.41;R322.1+2
【相关文献】
1.基于MATLAB的CT图像三维重建的研究与实现 [J], 张振东
2.一种基于MATLAB的快速MRI图像三维重建方法 [J], 王军;王昕
3.基于MATLAB的脑CT图像三维重建研究 [J], 裴智军;高关心;谢伟
4.基于MATLAB的粗粒土组构的三维重建 [J], 袁强; 汪向兰; 石文杰; 杨曼; 陈琰
5.基于MATLAB的运动恢复结构三维重建算法的研究与实现 [J], 李美燕;黄世玲因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

基于MATLAB的血管三维重建源代码

基于MATLAB的血管三维重建源代码

附录1:图像二值矩阵的0-1互换的matlab程序代码(zhuanhua.m)function b0=zhuanhua(b0)%图像二值矩阵的0-1互换for i=1:512for j=1:512if b0(i,j)==1b0(i,j)=0;else b0(i,j)=1;endendend附录2:求各切片的最大内切圆的半径及圆心坐标matlab程序代码(ff.m)function[r,zhongxindian]=ff%输出各切片最大内切圆半径及圆心坐标a=zeros(512,512);b=zeros(512,512);for i=1:512for j=1:512a(i,j)=i-257;%横坐标的对应b(i,j)=j-257;%纵坐标的对应endend%图像在xyz面上的x轴、y轴坐标zhongxindian=zeros(100,2);r=zeros(100,1);for k=0:99t=strcat('f:/',int2str(i),'.bmp');b=imread(t);b=zhuanhua(b);%将01互换blunkuo=edge(b,'sobel');%提取轮廓bgujia=bwmorph(b,'skel',inf);%提取骨架%寻找内切圆[x0,y0,v0]=find(b0lunkuo);[a0,b0,c0]=find(b0gujia);m=length(a0);n=length(x0);juli=zeros(m,n);cunfang=zeros(m,2);for i=1:mfor j=1:np1=a0(i);q1=b0(i);p2=x0(j);q2=y0(j);juli(i,j)=sqrt((a(p1,q1)-a(p2,q2))^2+(b(p1,q1)-b(p2,q2))^2);%骨架上的各个点到轮廓的距离end[zx,zxxh]=min(juli(i,:));%骨架上一点到轮廓的最短距离即以骨架上各个点为圆心的内切园的半径cunfang(i,1)=zx;cunfang(i,2)=zxxh;end[zd,zdxh]=max(cunfang(:,1));%寻找半径中最大的半径和其对应的圆心坐标g=a0(zdxh);h=b0(zdxh);zhongxindian(k+1,1)=a(g,h);zhongxindian(k+1,2)=b(g,h);r(k+1)=zd;end附录3:通过计算不同次数多项式拟合的偏差平方和确定拟和次数的matlab程序代码(pczx.m)function j=pczx(z,t)%根据不同次数的多项式拟合与原图数据偏差平方和的大小来确定多项式拟和的次数delta=zeros(10,1);for k=1:10[p,s]=polyfit(z,t,k);delta(k)=s.normrend[i,j]=min(delta);附录4:根据轮廓画出血管的三维图像的matlab程序代码for b=0:99%提取原图的轮廓,根据轮廓画出血管的三维图像m1=imread([int2str(b),'.bmp']);m(:,:,b+1)=edge(m1,'sobel');endfor k=0:99for i=1:512for j=1:512if(m(i,j,k+1)==1)plot3(i,j,k+1,'r-.');hold onendendendendgrid ontitle('血管三维图')rotate3dhold off附录5:绘制中轴线及在各平面的投影图matlab程序代码format longpx=polyfit(z,x,7);%x,z的7次多项式拟合x1=polyval(px,z);py=polyfit(z,y,5);%y,z的5次多项式拟合y1=polyval(py,z);figure(1);%画中心轴线图plot3(x1,y1,z)grid onxlabel('X轴');ylabel('Y轴');zlabel('Z轴');title('血管中轴线图');figure(2);%画中心轴线在xoz平面上的投影plot(z,x1,'-r')ylabel('Z轴');xlabel('X轴')title('血管中轴线XOZ平面投影图');grid onfigure(3);%画中心轴线在yoz平面上的投影plot(z,y1,'-b')xlabel('Z轴');ylabel('Y轴');title('血管中轴线YOZ平面投影图');grid onfigure(4);%画中心轴线在xoy平面上的投影plot(x1,y1,'-g')xlabel('X轴');ylabel('Y轴');title('血管中轴线XOY平面投影图');grid on附录6:求第pn张拟合图的轮廓的二值矩阵的matlab程序代码(dian.m)function pnjj=dian(px,py,pn)%输出pnjj,为第pn张拟合图片的轮廓二值矩阵a=zeros(991);b=zeros(991);q=zeros(991);w=zeros(991);r=zeros(1,2);s=zeros(1,2);k=1;for c=0:0.1:99a(k)=7*px(1)*c.^6+6*px(2)*c.^5+5*px(3)*c.^4+4*px(4)*c.^3+3*px(5)*c.^2+2*px(6)*c+px(7); b(k)=4*py(1)*c.^3+3*py(2)*c.^2+2*py(3)*c+py(4);%中心轴线方程关于z的导数即[a(k),b(k),1]为z在k处的切线的方向向量q(k)=px(1)*c.^7+px(2)*c.^6+px(3)*c.^5+px(4)*c.^4+px(5)*c.^3+px(6)*c.^2+px(7)*c+px(8);w(k)=py(1)*c.^5+py(2)*c.^4+py(3)*c.^3+py(4)*c.^2+py(5)*c;%中心轴线方程在z=k处的x,y值k=k+1;end%提取新的截痕u=[];v=[];syms x yk=1;for i=0:0.1:99m=a(k)*(x-q(k))+b(k)*(y-w(k))+(pn-i);n=(x-q(k))^2+(y-w(k))^2+(pn-i)^2-29.49^2;[g,h]=solve(m,n);r=double(g);s=double(h);if(abs(imag(r(1)))<0.01)%去除复数根u=[u;[real(r(1))+256real(r(2))+256]];v=[v;[real(s(1))+256real(s(2))+256]];endk=k+1;end%根据新的切平面的轮廓坐标得到新轮廓的图像矩阵plot(v(:,1),u(:,1),'r.',v(:,2),u(:,2),'r.')axis([05120512]);pnj=imread(strcat(int2str(pn),'.bmp'));lk=edge(pnj,'sobel');pnjj=zeros(512);u=round(u);v=round(v);for t=1:length(u(:,1))pnjj(u(t,1),v(t,1))=1;pnjj(u(t,2),v(t,2))=1;endfigure(1);%画原图轮廓imshow(lk)figure(2);%画新图轮廓imshow(pnjj)figure(3);%画原图与新图的轮廓图对比imshow(pnjj|lk)pnjj=zhuanhua(pnjj);附录7:求拟合图与原切片图的重合度的matlab程序代码(baifenbi1.m)function baifenbi=baifenbi1(pnjj,pn)%输出拟合图与原切片图的重合度%填充新图juzheng=pnjj;%pnjj为通过dian.m得到的轮廓边界二值矩阵%先填充左边界的右半部分for i=1:511for j=1:511if(pnjj(i,j)==0&pnjj(i,j+1)~=0)pnjj(i,j+1)=pnjj(i,j);endendendyou=pnjj;%再填充右边界的左半部分for i=1:512for j=512:-1:2if(juzheng(i,j)==0&juzheng(i,j-1)~=0)juzheng(i,j-1)=juzheng(i,j);endendendzuo=juzheng;shijijuzheng=you|zuo;%通过矩阵的或运算得到填充后的新图imshow(you|zuo)%原图的黑点的个数biaozhunjuzheng=imread(strcat(int2str(pn),'.bmp'));nbiao=0;for i=1:512for j=1:512if(biaozhunjuzheng(i,j)==0)nbiao=nbiao+1;endendend%新图与原图重合部分黑点的个数chonghegs=0;for i=1:512for j=1:512if(biaozhunjuzheng(i,j)==0&shijijuzheng(i,j)==0)chonghegs=chonghegs+1;endendend%求百分比baifenbi=chonghegs/nbiao;。

matlab心电监测与系统—软件部分(开题报告)解读

matlab心电监测与系统—软件部分(开题报告)解读
毕业论文(设计)开题报告
题目:心电监测与分析系统—软件部分
学院:
专业:
年级:姓名:指导教Fra bibliotek:职称:
1.本选题的理由及意义
随着社会的进步和科学技术的不断发展,人们对生活质量的要求也越来越高,健康状况已成为社会关注的焦点。心脏疾病是造成人类死亡的三大疾病(心脏病,脑血管病和癌症)之一。长期以来,对心脏病的研究一直是医学界的一个主要课题。目前出现了很多无创伤性早期诊断手段,在众多心脏功能评估方法中心电图是应用最成熟、最普及的检查方法。心电图是各种心血管疾病检查中必不可少的数据信息,它对于心律失常、心肌缺血以及心肌肥厚等心血管疾病的诊断具有非常重要的意义,由于其简单、方便、无创等特点,在临床上得到了广泛的应用。
Q波:除aVR导联外,正常人的Q波时间小于0.04s,Q波振幅小于同导联中R波的1/4.正常人V1、V2导联不应出现Q波,但偶尔可呈QS波。
R波:正常人R峰时间在V1、V2导联不超过0.04s,在V5、V6导联不超过0.05s。过去称为类本位曲折时间或室壁激动时间,指QRS起点至R波顶端垂直线的间距。如有R波,则应测量至R峰;如R峰呈切迹,应测量至切迹第二峰。
[10]廖云朋,何继善,张飞.小波分析在心电信号处理中的应用.山东生物医学工程,2003,22(2):54-56
[11]谢远国,余辉,吕扬生.基于多分辨率分析的心电图QRS波检测.医疗卫生装备,2003,24(9):5~6
[12]邱雅竹,丁显锋,冯俊,等.基于Mexican-hat小波的QRS检测新方法.生物医学工程学杂志,2006,23(6):1347~1349
[13]姬军,董秀珍,王海滨,等.心电信号QRS波的识别算法及程序设计.北京生物医学工程,2001,20(2):19—122
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第四章心电监护系统FPGA设计与实现百度搜索mat7lab4.1 FPGA开发流程4.1.1 FPGA开发工具开发Altera公司的可编程逻辑器件有两种软件,QuartusII和MAX+PLUSII。

本设计采用QuartusII开发软件,其提供了一种与结构无关的全集成化设计环境,使设计者能对Altera的各种产品系列方便地进行设计输入、快速处理和器件编程。

QuartusII开发系统具有强大的处理能力和高度的灵活性,它的优点主要有:·与结构无关:QuartusII系统的编译程序,支持Altera全部系列的PLD产品,提供与结构无关的设计开发环境,具有强大的逻辑综合与优化功能。

·多平台:QuartusII可在基于PC机的WINDOWS或WINDOWS NT环境下以及多种工作站的X WINDOWS环境下运行。

·全集成化:QuartusII的设计输入、逻辑综合、布局布线、仿真校验和编程下载等功能都全部集成在统一的开发环境下,可以加快动态开发和调试,缩短开发周期。

并且在QuartusII 软件中还集成了SignalTapII逻辑分析仪,在系统调试过程中可以实时的监控FPGA中各观测信号的变化(包括虚拟引脚上的信号),从而给调试过程带来了极大的方便。

·硬件描述语言(HDL):QuartusII支持各种HDL输入选项,包括VHDL,Verilog HDL和Altera 的硬件描述语言AHDL。

·丰富的设计库:QuartusII提供丰富的库单元供设计者调用,其中包括各类常用的基本数字器件,以及参数化的宏单元模块(MegaFunction)。

并且可以通过加载Altera的MegaCore软件包来在QuartusII中加载IP Core资源,从而引入像FFT,PCI,FIR等这样的IP软核。

这些模块都可以通过QuartusII中的MegaWizard来加以编程和设计,根据我们的具体需要来实现其相应的功能。

调用这些库单元进行设计,可以大大减轻设计工作量,设计周期成倍缩短。

·开放的界面:QuartusII提供标准的接口,可以与其它第三方工业标准的EDA软件协同使用。

设计者可以使用其它的EDA软件工具进行设计输入,再利用QuartusII进行编译处理,并使用其它EDA工具进行器件和板级仿真。

在本系统设计中,采用了国际上通用的VHDL 语言对某些具有特定功能的逻辑模块进行设计。

VHDL(Very High Speed Integrated Circuit Hardware Description Language),即甚高速集成电路硬件描述语言己经成为一个电子电路和系统的描述、建模、综合的工业标准。

它具有强大的语言结构,可以用简洁明确的代码描述来进行复杂控制逻辑的设计。

它具有多层次的设计描述功能,支持设计库和可重复使用元件的生成。

4.1.2FPGA开发流程可编程逻辑器件的设计是指利用EDA开发软件和编程工具对器件进行开发的过程。

高密度复杂可编程逻辑器件(如FPGA)的设计流程如图5-1所示。

它包括设计准备,设计输入,功能仿真,设计处理,时序仿真和器件编程及下载等七个步骤。

图4-1 可编程逻辑器件设计流程·设计准备在系统设计之前,首先要进行方案论证、系统设计和器件选择等准备工作。

设计人员根据任务要求,如系统的功能和复杂度,对工作速度和器件本身的资源、成本及连线的可布性等方面进行权衡,选择合适的设计方案和合适的器件类型。

一般采用自上而下的设计方法,也可采用传统的自下而上的设计方法。

·设计输入设计人员将所设计的系统或电路以开发软件要求的某种形式表示出来,并送入计算机的过程成为设计输入。

设计输入通常有以下几种形式。

原理图输入方式:原理图输入方式是一种最直接的设计描述方式,要设计什么,就从软件系统提供的元件库中调出来,以需要的连接方式画出原理图。

这样比较符合人们的设计习惯。

这种方式要求设计人员有丰富的电路知识及对FPGA的功能和结构比较熟悉。

其主要优点是容易实现仿真,便于信号的观察和电路的调整以及模块的组合;缺点是效率低,特别是产品有所改动,需要选用另外一个公司的FPGA器件时,就需要重新输入原理图,而采用硬件描述语言输入方式就不存在这个问题。

硬件描述语言输入方式:硬件描述语言是用文本方式描述设计,它分为普通硬件描述语言和行为描述语言。

普通硬件描述语言有ABEL、CUR和LFM等,它们支持逻辑方程、真值表、状态机等逻辑表达方式,主要用于简单PLD的设计输入。

行为描述语言是目前常用的高层硬件描述语言,主要有VHDL和Verilog HDL两个IEEE标准。

其突出优点有:语言与工艺的无关性,可以使设计人员在系统设计、逻辑验证阶段便于确立方案的可行性;语言的公开可利用性,便于实现大规模系统的设计;具有很强的逻辑描述和仿真功能,而且输入效率高,在不同的设计输入库之间的转换非常方便,用不着对底层的电路和PLD结构有非常的了解和熟悉。

波形输入方式:波形输入方式主要是用来建立和编辑波形设计文件,以及输入仿真向量和功能测试向量。

波形设计输入是适用于时序逻辑和有重复性的逻辑函数。

系统软件可以根据用户定义的输入/输出波形自动生成逻辑关系。

波形编辑功能还有允许设计人员对波形进行拷贝、剪切、粘贴、重复与伸展,从而可以用内部节点、触发器和状态机建立设计文件,并将波形进行组合,显示各种进制的状态值,也可以将一组波形重叠到另一组波形上,对两组仿真结果进行对比。

·功能仿真功能仿真也叫前仿真。

用户所设计的电路必须在编译之前进行逻辑功能验证,此时的仿真没有加入延时信息,对于初步的功能检测非常方便。

仿真前,要先利用波形编辑器和硬件描述语言等建立波形文件和测试向量(即将所关心的输入信号组合成序列),仿真结果将会生成报告文件和输出信号波形,从中便可以观察到各个节点的信号变化。

如果发现错误,则返回设计输入中修改逻辑设计。

·设计处理设计处理是器件设计中的核心环节。

在设计处理过程中,便以软件将对设计输入文件进行逻辑化简、综合优化和适配,最后产生加载用的编程文件。

语法检查和设计规则检查:设计输入完成后,首先进行语法检查,如原理图中有无漏连接的信号线,信号有无双重来源,文本输入文件中关键字有无输错等各种语法错误,并及时列出错误信息报告供设计人员修改。

然后进行设计规则检验,检查总的设计有无超出器件资源或规定的限制,并将编译报告列出,指明违反规则情况以供设计人员纠正。

逻辑优化和综合:化简所有的逻辑方程或用户自建的宏模块,使设计所占用的资源最少。

综合的目的是将多个模块化设计文件合并为一个网表文件,并使层次设计平面化。

适配和分割:确立优化以后的逻辑能否与器件中的宏单元和I/0单元适配,然后将设计分割为多个便于识别的逻辑小块形式映射到器件相应的宏单元中。

如果整个设计较大,不能装入一片器件中时,可以将整个设计划分为多块,并装入同一系列的多片器件中去。

分割可全自动、部分或全部由用户控制,目的是使器件数目最少,器件之间通信的引脚数目最少。

布局布线:布局和布线工作是在上面的设计工作完成后由软件自动完成的,它以最优的方式对逻辑元件布局,并准确的实现元件间的互联。

布线以后软件自动生成报告,提供有关设计中各部分资源的使用情况等信息。

·时序仿真时序仿真又称为后仿真或门级仿真。

由于不同器件的内部延时不一样,不同的布局布线方案也给延时造成不用的影响,因此在设计处理之后,对系统和各模块进行时序仿真,分析其时序关系,估计设计的性能,以及检查和消除竞争冒险等是非常必要的。

实际上这个也是与实际器件工作情况基本相同的仿真。

·器件编程测试时序仿真完成后,软件就可以产生供器件编程(下载)使用的数据文件。

对EPLD/CPLD 来说,是产生熔丝图文件,即JED文件,对于FPGA来说,是产生位流数据文件,然后将编程数据放到对应的具体可编程器件中去。

器件编程需要满足一定的条件,如编程电压、编程时序和编程算法等。

基于SRAM结构工艺的FPGA可以由EPROM配置芯片或其它存储体进行配置。

在线可编程(ISP)的PLD器件不需要专门的编程器,只需要一根下载电缆就可以了。

器件在编程完毕后,可以用编译是产生的文件对器件进行校验、加密等工作,对于支持JTAG技术,具有边界扫描测试BST能力和在线编程能力的器件来说,测试起来将更加方便。

5.2 A/D数据采集模块数据采集系统是模拟量与数字量之间的转换接口。

它在自动测试、生产控制、通信、信号处理等领域占有极其重要的地位。

而高速数据采集系统更是航天、雷达、制导、测控、动态检测等高技术领域的关键技术。

高速数据采集系统中的采样频率一般在几十MHZ到几百MHz,而微机系统由于操作速度的限制,不能够直接参与数据传输。

为此,在高速数据采集系统的设计中提出了在高速A/D转换器与微机之间采用缓存器作为缓冲存储,如图4-2所示。

当模拟信号经高速A/D转换器数字化后,先直接送缓存区暂存,然后存储的数据再送至微机进行相关的处理、运算。

其中缓存区是以高速方式接收从A/D转换数字化的数据,而又以相对低速的方式将数据送给计算机。

用它的“快进慢出”来解决高速A/D转换与低速计算机数据传输之间的矛盾。

图4-2 高速数据采集系统框图多通道数据采集系统对可靠性、稳定性、实时性有很高的要求。

它是以前端模拟信号处理、数字化、数据通讯处理和计算机等高科技为基础而形成的一门综合技术,是联系模拟世界与计算机之间的桥梁。

多通道数据采集系统通过传感器把物理量转化成电信号,经过放大滤波等模拟信号的处理后,由AD转换将模拟信号数字化,将其转化为数字信号,在经过必要的数字信号处理,最后经过接口电路传送给计算机。

随着数字系统设计的不断发展,采用了FPGA以缓解器件数量过多、印制板面积过大以及因此引起的稳定性和可靠性较差的问题,为多通道数据采集系统的研究工作奠定了良好的基础。

本系统,我们将采用DPRAM方式来实现告诉数据采集的功能。

其基本结构如下所示:图4-3系统数据采集模块基本结构其顶层原理图如图4-4所示:其高速数据采集必须在在硬件中才能做完整的测试。

这里我们先不做测试。

4.2 时钟控制模块一般在高速系统中,时钟的生产有两种方法实现,PLL锁相环法和计数器分频法。

下面我们对两种方法做简单的介绍。

·PLL法1.FPGA中的时钟设计概述时钟可以比喻成数字逻辑中的血液,几乎所有的信号都需要依靠时钟来向前传递。

因此,时钟管理的重要性不言而喻。

没有稳定、纯净的时钟作保障,再强大的数字芯片也无法完全发挥其功能。

在FPGA的逻辑设计中,对于时钟域的设计是至关重要的。

每个独立时钟域中时钟的走线排布、复位使能控制、时序约束以及多个时钟域之间的隔离处理,都将直接决定设计的功能及性能指标。

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