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阵列脉象信号融合分类方法研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 课题研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状及综述第10-13页
        1.2.1 脉象信号采集仪第10-11页
        1.2.2 特征提取第11页
        1.2.3 脉象信息融合第11-13页
    1.3 本课题主要研究内容第13-14页
    1.4 本课题的组织结构第14-16页
第2章 特征描述与分类器选择第16-27页
    2.1 引言第16页
    2.2 特征描述第16-22页
        2.2.1 STFT特征第18-19页
        2.2.2 小波特征第19-20页
        2.2.3 Gabor特征第20-21页
        2.2.4 脉象二维矩阵特征第21-22页
        2.2.5 Gaussian特征第22页
    2.3 脉象分类器选择第22-26页
        2.3.1 朴素贝叶斯分类器设计第22-23页
        2.3.2 支持向量机分类器设计第23-25页
        2.3.3 基于K近邻的脉象分类器设计第25页
        2.3.4 各分类器算法的比较第25-26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 多通道脉象信号特征分析第27-35页
    3.1 引言第27页
    3.2 多特征的选择与优化第27-31页
        3.2.1 基于脉象数据集的特征降维第28-29页
        3.2.2 基于脉象数据集的特征选择第29-31页
    3.3 多通道的相似性与差异性分析第31-34页
        3.3.1 各独立通道相似性分析第31-32页
        3.3.2 各独立通道差异性分析第32-33页
        3.3.3 最优通道的选择策略第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第4章 基于相关性分析的脉象融合方法第35-44页
    4.1 引言第35-36页
    4.2 典型相关性分析第36-37页
        4.2.1 基本原理第36页
        4.2.2 特征融合策略第36-37页
    4.3 判别型典型相关性分析第37-38页
    4.4 多重集典型相关性分析第38-39页
        4.4.1 基本原理第38-39页
        4.4.2 表征准则第39页
    4.5 改进型典型相关性分析第39-43页
        4.5.1 问题描述第39-40页
        4.5.2 方法描述第40-43页
    4.6 本章小结第43-44页
第5章 实验结果与分析第44-53页
    5.1 引言第44页
    5.2 多层次脉象信号融合策略第44-46页
        5.2.1 特征层串行融合第45页
        5.2.2 决策层融合第45-46页
    5.3 单通道多特征融合策略第46-50页
        5.3.1 单通道单特征与单通道多特征分类第46-48页
        5.3.2 单通道多特征多种相关性方法分类第48-50页
    5.4 多特征多通道融合策略第50-52页
    5.5 本章小结第52-53页
结论第53-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第59-61页
致谢第61页

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