面向智能终端的心电信号处理方法研究及实现
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 ECG信号监护系统研究现状 | 第14-15页 |
| 1.2.2 基于智能终端ECG信号处理方法 | 第15-17页 |
| 1.3 课题研究意义 | 第17-18页 |
| 1.4 课题结构及安排 | 第18-20页 |
| 1.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第2章 心电信号相关研究 | 第21-26页 |
| 2.1 心电信号特点 | 第21-23页 |
| 2.1.1 心电信号时域特点 | 第21-22页 |
| 2.1.2 心电信号频谱特点 | 第22-23页 |
| 2.2 心电信号特征波分析 | 第23-24页 |
| 2.3 常用标准心电数据库 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于提升小波非线性幂阈值去噪算法研究 | 第26-44页 |
| 3.1 传统的心电信号去噪算法 | 第26-33页 |
| 3.1.1 心电信号小波滤波 | 第27-30页 |
| 3.1.2 心电信号提升小波滤波 | 第30-31页 |
| 3.1.3 数学形态学滤波 | 第31-33页 |
| 3.2 基于提升小波非线性幂阈值函数构造 | 第33-38页 |
| 3.2.1 提升小波阈值去噪算法架构 | 第33-35页 |
| 3.2.2 非线性幂阈值函数构造 | 第35-38页 |
| 3.3 基于提升小波非线性幂阈值算法仿真分析 | 第38-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第4章 改进的差分阈值R波检测算法研究 | 第44-59页 |
| 4.1 传统的QRS波检测算法 | 第44-47页 |
| 4.1.1 模板匹配法 | 第44页 |
| 4.1.2 数学形态法 | 第44-45页 |
| 4.1.3 差分阈值法 | 第45-47页 |
| 4.2 改进的差分阈值R波检测算法 | 第47-51页 |
| 4.2.1 改进的差分阈值R波检测算法架构 | 第48-50页 |
| 4.2.2 改进的差分阈值R波检测算法构造 | 第50-51页 |
| 4.3 改进算法仿真分析 | 第51-55页 |
| 4.4 改进算法智能终端验证分析 | 第55-58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-59页 |
| 第5章 智能终端心电信号处理分析的实现 | 第59-70页 |
| 5.1 智能终端ECG信号分析系统方案设计 | 第59-60页 |
| 5.2 数据库管理模块 | 第60-63页 |
| 5.3 心电信号处理模块 | 第63-67页 |
| 5.3.1 心电信号去噪 | 第63页 |
| 5.3.2 实时波形显示 | 第63-65页 |
| 5.3.3 时间计时 | 第65页 |
| 5.3.4 实时心率检测 | 第65-66页 |
| 5.3.5 心电信号相关参数及图表生成 | 第66-67页 |
| 5.4 系统帮助模块 | 第67页 |
| 5.5 实验结果测试及分析 | 第67-69页 |
| 5.6 本章小结 | 第69-70页 |
| 第6章 结论与展望 | 第70-72页 |
| 6.1 论文结论 | 第70-71页 |
| 6.2 论文后续研究及展望 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士期间从事的科研工作及取得的成果 | 第78页 |
