📘 呼吸机·传感器与滤波实战

📡 30章 完整目录
01 呼吸机传感器概述
工作原理 压力·流量·氧浓度 选型原则
02 压力传感器数据采集
压阻/电容式 模拟前端 I2C/SPI (MS5611)
03 流量传感器数据采集
热膜/压差式 校准方法 ADC采集
04 氧浓度传感器数据采集
电化学/顺磁式 信号调理 数据读取换算
05 传感器数据预处理
有效性校验 3σ异常剔除 缺失值插补
06 数字滤波基础
采样定理 FIR/IIR 滤波器指标
07 移动平均滤波
滑动窗口 窗口选择 Python实测
08 中值滤波
原理与特性 窗口影响 脉冲噪声抑制
09 低通滤波
一阶RC数字实现 截止频率 压力波形滤波
10 高通滤波
一阶RC高通 基线漂移去除 流量信号校正
11 带通滤波
串联高低通 呼吸频率0.2-2Hz Python实现
12 卡尔曼滤波基础
状态空间 预测/更新 一维Python
13 卡尔曼滤波在呼吸机中应用
压力噪声抑制 流量动态跟踪 参数调优
14 IIR滤波器设计
巴特沃斯 切比雪夫 scipy.signal
15 FIR滤波器设计
窗函数法 等波纹 线性相位延迟补偿
16 自适应滤波
LMS算法 噪声对消 工频干扰抑制
17 小波变换去噪
分解与重构 阈值去噪 pywt库
18 传感器融合基础
多传感器融合 加权平均 贝叶斯融合
19 传感器融合实战
压力+流量融合 顺应性/阻力 Python实现
20 实时数据采集系统设计
多线程架构 生产者-消费者 环形缓冲区
21 数据同步与时间戳
多传感器同步 时钟漂移补偿 时间戳对齐
22 数据存储与管理
CSV/SQLite 数据压缩 归档策略
23 数据可视化基础
Matplotlib实时波形 多通道可视化 交互式图表
24 呼吸波形分析
压力-时间 流量-时间 容量-时间/P-V环
25 异常检测与报警
报警阈值 窒息/漏气/堵塞 Python检测
26 性能优化
cProfile分析 NumPy向量化 Numba JIT
27 硬件在环仿真
真实数据回放 模拟呼吸机 算法验证
28 系统集成测试
全链路测试 SNR/MSE评估 实时性测试
29 医疗标准与合规
IEC 60601 数据安全隐私 V&V验证
30 综合项目实战
采集→滤波→显示 完整系统构建 全流程整合