利用DSP实现基于脉搏信号检测与分析的简易测谎_DSP课程设计_北京交通大学

本项目是针对北京交通大学的一份DSP（数字信号处理）课程设计，主题为“利用DSP实现基于脉搏信号检测与分析的简易测谎”。这个设计旨在通过数字信号处理技术，对脉搏信号进行实时监测和分析，进而开发一个简易的测谎系统。下面将详细介绍这个项目涉及的关键知识点。 1. **数字信号处理(DSP)** 数字信号处理是将模拟信号转化为数字信号后，通过计算机进行处理的技术。在这个项目中，DSP主要负责脉搏信号的采集、预处理、特征提取以及信号分析。通过对脉搏信号的数字化处理，可以更准确地分析人体生理变化，为测谎提供依据。 2. **脉搏信号检测** 脉搏信号检测是通过传感器获取人体脉搏的波动信息。通常采用光电传感器或压力传感器，如PPG（光体积描记法）来监测血液流动引起的手腕、手指等部位的微小颜色或形状变化。 3. **脉搏信号预处理** 预处理包括噪声过滤、基线漂移校正等步骤，目的是消除信号中的非生理因素干扰，提高信号质量。常见的方法有低通滤波、高斯滤波、滑动平均等。 4. **特征提取** 在脉搏信号中，关键特征如R波峰值、脉搏周期、血容积脉冲(BVP)振幅等可用于生理状态的评估。特征提取是通过算法识别并提取这些特征，为后续的分析提供数据基础。 5. **脉搏波形特征** 脉搏波形的形状和变化能反映心脏功能和血管状态。特征可能包括：波峰、波谷、振幅、时域上的周期性等。在测谎应用中，异常的脉搏特征可能与情绪变化相关。 6. **端点检测** 端点检测是识别脉搏波形起始点和结束点的过程，有助于准确计算脉搏周期和心率。常用的方法有阈值法、斜率法和自适应算法。 7. **信号分析** 分析脉搏信号的变化，如心率变异性(HRV)分析，可以反映自主神经系统的活动，从而推断情绪变化。此外，通过谱分析等方法可揭示信号的频域特性，进一步理解生理状态。 8. **报告与代码** 提供的报告和代码详细记录了项目的实施过程、算法设计和结果分析，是学习和理解项目的重要资源。代码部分展示了如何在实际中应用DSP技术处理脉搏信号。 9. **测谎技术** 尽管传统的测谎器多依赖于生理指标如皮肤电阻、呼吸和心跳速率，但基于脉搏信号的测谎方法提供了一种非侵入性的新途径。通过分析脉搏信号的变化，可以间接探测到心理压力和情绪变化，从而辅助判断是否说谎。 这个DSP课程设计项目综合运用了数字信号处理技术，实现了对脉搏信号的高效分析，对于理解和研究生物医学信号处理，以及探索新型测谎技术具有重要的实践意义。