一种基于ECG生物特征分类检测系统的研究与设计
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究进展 | 第9-13页 |
| 1.3 论文组织结构 | 第13-15页 |
| 2 心电图基本理论 | 第15-21页 |
| 2.1 心电图 | 第15-16页 |
| 2.2 心电图导联方式 | 第16-19页 |
| 2.3 心电图应用前景 | 第19-20页 |
| 2.4 心电图在应用中的挑战 | 第20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 压缩感知与支持向量机 | 第21-35页 |
| 3.1 压缩感知理论模型 | 第21-30页 |
| 3.2 支持向量机SVM | 第30-34页 |
| 3.3 压缩感知-支持向量机在心电检测方面的应用 | 第34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 4 系统的设计与实现 | 第35-44页 |
| 4.1 系统架构 | 第35-36页 |
| 4.2 阶梯型二进制矩阵算法 | 第36-38页 |
| 4.3 信号采集处理系统 | 第38-41页 |
| 4.4 信号分析系统 | 第41-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 5 系统结果分析与优化 | 第44-55页 |
| 5.1 阶梯型二进制矩阵性能分析 | 第44-50页 |
| 5.2 系统准确性与鲁棒性分析 | 第50-54页 |
| 5.3 系统优化 | 第54页 |
| 5.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 6 总结与展望 | 第55-57页 |
| 6.1 全文总结 | 第55-56页 |
| 6.2 课题展望 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第62页 |
