| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·心电图基础 | 第13-16页 |
| ·心电图产生机理 | 第13-14页 |
| ·心电信号形态学 | 第14-15页 |
| ·心电信号的噪声干扰 | 第15-16页 |
| ·心电信号作为身份识别特征的可行性分析 | 第16页 |
| ·课题研究的内容和创新点 | 第16-17页 |
| ·论文章节安排 | 第17-18页 |
| 第2章 心电信号生物特征识别基础 | 第18-26页 |
| ·心电身份识别技术的国内外研究现状 | 第18-24页 |
| ·基于多基点检测的特征提取方法 | 第18-20页 |
| ·基于单基点的特征提取方法 | 第20-22页 |
| ·非基点检测的特征提取方法 | 第22-24页 |
| ·心电身份识别模式 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 心电信号预处理算法 | 第26-35页 |
| ·心电信号消噪算法 | 第26-29页 |
| ·平滑先验消噪算法 | 第26-28页 |
| ·小波消噪算法 | 第28-29页 |
| ·心电信号标准化算法 | 第29-31页 |
| ·R 波检测算法 | 第29-30页 |
| ·心电信号划分标准化算法 | 第30-31页 |
| ·心电信号质量检测算法 | 第31-34页 |
| ·周期变换 | 第31-33页 |
| ·基于周期变换的质量检测算法 | 第33-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于总体平均经验模式分解的特征提取方法 | 第35-51页 |
| ·总体平均经验模式分解的基本原理 | 第35-41页 |
| ·EMD 算法原理 | 第35-37页 |
| ·EEMD 算法原理 | 第37-38页 |
| ·EEMD 中的参数设定 | 第38-39页 |
| ·EEMD 分解特性 | 第39-40页 |
| ·Welch 功率谱分析 | 第40-41页 |
| ·基于 EEMD 的心电身份识别算法 | 第41-44页 |
| ·基于 EEMD 和 Welch 功率谱估计的特征提取算法 | 第41-44页 |
| ·匹配分类 | 第44页 |
| ·实验结果与讨论 | 第44-50页 |
| ·ECG 数据 | 第45-46页 |
| ·特征提取性能分析 | 第46-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于 FFT 的改进匹配追踪特征提取算法 | 第51-68页 |
| ·基于 MP 稀疏分解算法及 SVM 的原理 | 第51-59页 |
| ·基于 MP 的信号稀疏分解 | 第51-53页 |
| ·过完备原子库的结构特性 | 第53-54页 |
| ·FFT-MP 心电信号稀疏分解算法 | 第54-57页 |
| ·SVM 算法原理 | 第57-59页 |
| ·基于 FFT 改进的匹配追踪心电特征提取算法 | 第59-64页 |
| ·基于 FFT 的改进匹配追踪心电特征提取方法 | 第60-64页 |
| ·SVM 分类器 | 第64页 |
| ·实验结果与讨论 | 第64-67页 |
| ·ECG 数据 | 第65页 |
| ·特征提取性能分析 | 第65-67页 |
| ·SVM 分类器性能分析 | 第67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 总结与展望 | 第68-70页 |
| ·工作总结 | 第68-69页 |
| ·今后工作的方向 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 附录 | 第75页 |