| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第11-12页 |
| 缩略语对照表 | 第12-15页 |
| 第一章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第15-16页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第18-19页 |
| 1.4 论文结构 | 第19-21页 |
| 第二章 ECG信号及其主要干扰 | 第21-31页 |
| 2.1 ECG信号介绍及论文数据来源 | 第21-27页 |
| 2.1.1 ECG信号的产生与采集 | 第21-22页 |
| 2.1.2 ECG信号的特点 | 第22-23页 |
| 2.1.3 论文心电数据的获取 | 第23-27页 |
| 2.2 ECG信号中的主要干扰 | 第27-31页 |
| 2.2.1 工频干扰 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基线漂移 | 第28-29页 |
| 2.2.3 其他干扰 | 第29-31页 |
| 第三章 ECG信号干扰消除与波群识别技术概述 | 第31-37页 |
| 3.1 数字滤波 | 第31页 |
| 3.1.1 数字滤波技术概述 | 第31页 |
| 3.2 自适应干扰消除 | 第31-32页 |
| 3.2.1 常用的自适应算法 | 第31-32页 |
| 3.2.2 自适应干扰消除的优缺点 | 第32页 |
| 3.3 小波变换干扰消除 | 第32-35页 |
| 3.3.1 小波硬阈值干扰消除 | 第34页 |
| 3.3.2 小波软阈值干扰消除 | 第34-35页 |
| 3.4 ECG信号的QRS波群识别 | 第35-37页 |
| 3.4.1 QRS波群检测识别的意义 | 第35-36页 |
| 3.4.2 QRS波群检测方法概述 | 第36-37页 |
| 第四章 ECG信号自适应干扰消除技术 | 第37-55页 |
| 4.1 基于LMS算法的自适应干扰消除 | 第37-41页 |
| 4.1.1 基本LMS算法原理及推导 | 第37-40页 |
| 4.1.2 基于LMS算法的自适应噪声抵消 | 第40-41页 |
| 4.2 改进的自适应干扰消除算法 | 第41-43页 |
| 4.2.1 基于符号函数的归一化LMS算法 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于符号函数的归一化块处理LMS算法 | 第42-43页 |
| 4.3 算法仿真验证及性能比较 | 第43-55页 |
| 4.3.1 自适应干扰消除去除工频干扰 | 第43-48页 |
| 4.3.2 自适应干扰消除去除基线漂移 | 第48-55页 |
| 第五章 基于小波变换的QRS波群检测 | 第55-65页 |
| 5.1 基于小波变换的QRS波群检测 | 第55-62页 |
| 5.1.1 小波函数选择与小波滤波器组设计 | 第56-58页 |
| 5.1.2 小波变换对ECG信号的分解 | 第58-60页 |
| 5.1.3 R波波峰及QRS波段的检测 | 第60-62页 |
| 5.2 检测实现与结果分析 | 第62-65页 |
| 5.2.1 R波波峰与QRS波群起止点检测结果分析 | 第62-65页 |
| 第六章 结论和展望 | 第65-67页 |
| 6.1 研究总结 | 第65-66页 |
| 6.2 研究展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 作者简介 | 第71-72页 |
| 1.基本情况 | 第71页 |
| 2.教育背景 | 第71页 |
| 3.攻读硕士学位期间的研究成果 | 第71-72页 |