利用小波轉換法發展光體積描記訊號動態頻譜及其在吸氣與吐氣訊號分離之應用

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姓名

紀彥廷(Yen-Ting Chi) 查詢紙本館藏

畢業系所

照明與顯示科技研究所

論文名稱

利用小波轉換法發展光體積描記訊號動態頻譜及其在吸氣與吐氣訊號分離之應用
(Using Continuous Wavelet Transformation to Develop Dynamic Spectrum of Photoplethysmography Signal and Its Application in Separating Inspiration and Expiration Signals)

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摘要(中)

本論文利用光的吸收特性在心血管循環系統(Cardiovascular circulatory system)中，血液及血管的變化造成穿透光強度的不同來做為訊號的依據，進而演算出生理系統的相關性。
在演算的部分，本研究引入連續小波轉換(Continuous Wavelet Transform, CWT)，可以觀察到即時的動態頻譜分析(dynamic spectrum analysis)，進而方便觀測出即時的心率變異(Heart Rate Variability, HRV)、呼吸行為和血液在血管中的流量走勢，並使用深呼吸和一般呼吸兩種呼吸方式當作範本進行探討。
深呼吸的呼吸深度較深且吸氣和吐氣的時間間隔較大，可以提供明顯有力的指標；一般呼吸屬於淺呼吸，有較為明顯的基線飄移(base line shift)，不易觀察出呼吸行為的差異。以往的論文發表以傅立葉頻譜(Fourier spectrum)的呼吸頻率來找出呼吸速度，但是在實際時間上卻有相位差異的問題存在，無法正確計算出呼吸運動的時間。本論文藉由心率差異來分離出吸氣和吐氣的行為並且還原出真實吸氣和吐氣的行為時間關係，並提出心率變異(HRV)和呼吸行為的動態關係。

摘要(英)

In this thesis, we use Photoplethysmography (PPG) to absorb the light intensity in the cardiovascular circulatory system. The different of light intensity can calculate the relevance of the physiological system
In the Algorithm, this paper introduces the continuous wavelet transform (CWT), which can observe the real-time dynamic spectrum analysis, and then we can easily to observe the heart rate variability (HRV), respiratory behavior and the trend of blood in the blood vessels. In this thesis, we prefer to use deep breathing and normal breathing two breathing methods as a template to explore.
The depth of the deep breathing and breathing time interval is larger. It can provide a clear and effective indicators; normal breathing is shallow breathing, baseline shift is affect by more autonomic nervous system, and it is difficult to observe the difference in respiratory behavior.
In this thesis, the differences of inspiration and expiration are separated by the heart rate variability and restore the real time behavior of inspiration and expiration.

關鍵字(中)

★ 連續小波轉換
★ 心率變異
★ 光體積描記訊號
★ 基線飄移
★ 傅立葉頻譜
★ 動態頻譜分析

關鍵字(英)

★ Continuous Wavelet Transform
★ heart rate variability
★ Photoplethysmography
★ base line shift
★ Fourier spectrum
★ dynamic spectrum analysis

論文目次

第一章緒論 1
1-1 前言 1
1-2 光體積變化描記圖法計算 5
1-3 參考用PPG訊號的心跳資訊還原呼吸速率 7
第二章介紹實驗架構與演算法 10
2-1 以雷射光源設計實驗架構擷取PPG訊號 10
2-2 以時間解析度觀點來看傅立葉轉換和連續小波轉換 12
第三章以深呼吸的例子用心率變異演算吸氣及吐氣行為 14
3-1 以真實時間來看深呼吸的PPG訊號及其頻譜 14
3-2 利用即時心率頻譜權重關係來分析心肺系統 16
3-3 從深呼吸訊號中的心率變異來分離出吸氣運動和吐氣運 18
第四章以一般呼吸的例子來使用心律變異分離出吸氣與吐氣運動 22
4-1 以一般呼吸例子觀察與深呼吸例子的生理特徵差異 22
4-2 利用即時心率頻譜權重關係來分析一般呼吸的呼吸行為 25
4-3 從一般呼吸訊號中的心率變異來分離吸氣運動和吐氣運動 28
第五章第五章結論與未來展望 34
5-1 結論 34
5-2 未來展望 36
第六章參考文獻 38

參考文獻

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指導教授

伍茂仁張正陽(Mount-Learn Wu Jenq-Yang Chang)

審核日期

2017-12-25

推文