核心需求

• 解决传统动脉硬化检测设备成本高、操作复杂、依赖专业场地的问题，实现便捷化无创检测。

• 突破单一信号检测的局限性，通过多参数融合提升动脉硬化识别的准确率与可靠性。

• 提供可视化操作界面与清晰的检测报告，适配专业医疗人员与普通用户的使用需求。

应用场景

• 社区卫生服务中心：开展中老年人群动脉硬化筛查，实现疾病早发现早干预。

• 家庭健康管理：满足高血压、高血脂等高危人群的日常监测需求，操作简单易上手。

• 临床辅助诊断：为医院提供快速初步诊断参考，减轻诊疗压力。

• 科研实验平台：支持多生理信号关联研究，可扩展算法与参数优化。

硬件架构

• 信号采集模块：采用标准 I 导联电极片（心电）、HK2000B 压电传感器（桡动脉脉搏波）、ST188 光电传感器（指尖脉搏波）、XGZP 压阻式传感器（袖带血压），精准采集四种生理信号。

• 信号调理模块：通过滤波、放大电路优化原始信号，去除环境干扰与噪声。

• 控制与通信模块：以 STM32F103C8T6 单片机为控制器，完成 A/D 转换与数据格式处理，通过 HC05 蓝牙模块实现与上位机的无线数据传输。

• 电源模块：提供 3.3V、5V、-5V 多档位电压，适配不同元器件工作需求。

软件架构

功能模块设计

• 用户管理模块：支持用户注册、登录、权限分级（管理员 / 高级用户 / 普通用户），通过 Access 数据库存储账户信息，保障数据安全性。

• 数据采集模块：基于 VISA 驱动适配蓝牙通信，实现多信号实时接收、波形显示，支持 TXT 文本与图片格式数据保存，便于后续追溯与分析。

• 信号处理模块：集成中值滤波算法去除基线漂移，小波阈值算法降低工频与肌电干扰，通过动态阈值检测、傅里叶变换等技术提取 11 个核心特征参数（含心电 QRS 波宽、脉搏波主波斜率、血压脉压等）。

• 智能识别模块：通过 LabVIEW 的 ActiveX 技术调用 MATLAB 脚本，集成 BP 神经网络模型，对多参数特征进行训练与分类，输出动脉硬化等级，支持健康报告导出。

技术实现

• 多信号同步处理：LabVIEW 图形化编程简化了多传感器数据的并行接收与同步存储，通过状态机设计实现初始化、数据等待、获取、转换的全流程自动化。

• 信号预处理优化：针对不同信号特性定制滤波参数（如心电信号中值滤波窗口 100、压电脉搏波窗口 300），确保信号纯净度与特征完整性。

• 算法兼容性：无缝对接 MATLAB 神经网络工具箱，支持 BP、PNN、LVQ 等多种算法对比验证，最终选定识别率最高的 BP 神经网络作为核心算法。

性能优势

• 多参数融合提升准确率：相较于单一信号检测，四种信号 11 个特征参数的组合使动脉硬化分级准确率达 95.45%，显著优于单一信号检测效果（最高 77.27%）。

• 操作便捷可视化：LabVIEW 拖拽式编程构建的界面直观易懂，支持信号波形实时查看、历史数据回放、分析结果可视化展示，降低使用门槛。

• 灵活扩展性强：硬件层面支持传感器型号替换，软件层面可通过 LabVIEW 函数库扩展新算法（如 CNN、SVM），适配不同检测场景需求。

• 低成本高性价比：硬件采用通用元器件，软件基于 LabVIEW 快速开发，整体成本远低于医院专业检测设备，适合大规模推广。

应用价值

• 对用户：提供低成本、便捷的动脉硬化检测手段，助力健康自主管理。

• 对医疗行业：补充基层医疗检测设备缺口，提高心脑血管疾病早筛效率。

• 对科研领域：为多生理信号关联分析、动脉硬化检测算法研究提供可复用的实验平台。