心率变异信号的检测与分类
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·本课题研究的现实意义 | 第11页 |
| ·心电信号的特征及发展现状 | 第11-13页 |
| ·心电信号的特征及采集 | 第11-13页 |
| ·心电信号的发展及研究现状 | 第13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-15页 |
| ·本课题研究工具 | 第15-16页 |
| 第二章 HRV信号分析的理论基础 | 第16-34页 |
| ·傅立叶分析简介 | 第16-18页 |
| ·小波变换 | 第18-26页 |
| ·连续小波变换 | 第20-21页 |
| ·离散小波变换 | 第21-23页 |
| ·常用的小波函数 | 第23-26页 |
| ·多分辨率分析及Mallat算法 | 第26-30页 |
| ·平稳小波变换及多孔算法 | 第30-31页 |
| ·小波变换与傅立叶变换用于心电分析时的特征对比 | 第31-34页 |
| 第三章 心电信号预处理与心率变异信号的检测 | 第34-61页 |
| ·心电信号的预处理 | 第34-50页 |
| ·常用心电滤波方法 | 第34-36页 |
| ·利用傅立叶变换对心电信号进行滤波 | 第36-39页 |
| ·心电分析中的小波应用 | 第39-41页 |
| ·心电消噪中的阈值滤波法 | 第41-50页 |
| ·去噪算法流程图 | 第42-43页 |
| ·心电去噪中不同小波的应用 | 第43-47页 |
| ·利用多孔算法对心电信号进行消噪 | 第47-50页 |
| ·心率变异的检测 | 第50-61页 |
| ·常用QRS波检测算法 | 第50-51页 |
| ·周期极大值检测法 | 第51-61页 |
| ·检测流程图 | 第52-55页 |
| ·方法验证 | 第55-57页 |
| ·数据分析 | 第57-60页 |
| ·实验结果统计分析 | 第60-61页 |
| 第四章 基于神经网络的HRV分类器设计 | 第61-76页 |
| ·神经网络模型 | 第61-67页 |
| ·神经元基本结构 | 第61-63页 |
| ·径向基函数神经元模型 | 第63-65页 |
| ·概率神经网络的结构及工作原理 | 第65-67页 |
| ·利用神经网络进行HRV分类 | 第67-76页 |
| ·医学信号中神经网络的应用 | 第67-68页 |
| ·利用神经网络进行HRV信号分类的可行性 | 第68页 |
| ·神经网络对HRV信号的分类 | 第68-76页 |
| ·分类检测原理 | 第68-69页 |
| ·R-R间期分类过程 | 第69-70页 |
| ·R-R间期分类数据处理 | 第70-74页 |
| ·实验分析与总结 | 第74-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-78页 |
| ·全文总结 | 第76页 |
| ·研究展望 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 硕士期间发表论文 | 第83页 |
