本文设计的是一种基于多传感器信息融合的便携式智能监护终端,通过心音传感器、脉搏传感器和呼吸音传感器等采集与心血管疾病相关的心音、脉搏等信号,经过微处理器的数据处理与分析,利用多源信息融合方法诊断人体的心血管功能是否正常。它可实现对病人的24小时不间断监护,能实时诊断心血管病人的病情,并在液晶上显示,在病情突变时自动报警,以实现迅速救治。论文给出了智能监护终端的硬件结构和软件体系的总体设计方案。本文首先通过介绍当今心脑血管疾病的突发性和严重性,说明了预防和及时治疗的重要意义;接着通过具体的实例介绍了监控系统的国内外现状和未来的技术发展趋势,并且概括介绍了系统软硬件的设计和本部分模块的功能;在第4章中详细介绍了硬件部分的元器件选择理由和模块化设计;接着在第5章中首先阐述了信号采集预处理部分常用的小波、小波包和离散序列小波的原理,然后对识别和融合部分用到的神经网络、聚类分析、支持向量机和DS证据理论的理论也做了详细的介绍;然后在第6章中详细介绍了软件部分的设计,包括驱动和算法等的设计,其中驱动部分简单介绍了AD驱动和蜂鸣器驱动这两部分,算法部分则对心音、脉搏和呼吸音传感器的预处理算法做了介绍,最后对识别算法和融合算法的设计方法以及应用实例都做了详细的介绍;最后在第7章测试章节,用MATLAB工具对识别部分的算法进行了仿真测试,最终验证了理论的可行性;最后属于总结章节,本节主要对设计过程中存在的不足和缺陷进行了说明。