【摘 要】
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针对便携家用的哮喘病病理指标PEF、FEV1以及FEV1％监测的技术瓶颈，本文提出了一种基于小波分析和BP神经网络结合的校准方法，利用小波分析去噪提取校准样本数据，然后利用BP神经网
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针对便携家用的哮喘病病理指标PEF、FEV1以及FEV1％监测的技术瓶颈，本文提出了一种基于小波分析和BP神经网络结合的校准方法，利用小波分析去噪提取校准样本数据，然后利用BP神经网络学习训练校准样本数据，建立校准数学模型，最后由MSP430离线实现该校准算法，该模型应用于监测系统，实现哮喘病理指标的精确监测。该校准算法克服了传统方法难以构建精确数学模型的缺点，具有收敛性好，实现方便，可广泛推广等特点。根据实验结果表明，采用该方法监测指标误差明显降低。
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