动态心电图波形检测与心律失常分类关键技术研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 心电信号预处理技术的研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 心电信号QRS波群检测的研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 心电信号心律失常分类的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文内容及章节安排 | 第13-15页 |
| 第2章 心电信号波形与心律失常分类 | 第15-21页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 心电信号产生的基本原理 | 第15页 |
| 2.3 心电图波形 | 第15-16页 |
| 2.4 心律失常 | 第16-20页 |
| 2.4.1 窦性心律 | 第17页 |
| 2.4.2 房性心律 | 第17-18页 |
| 2.4.3 房室交界区性心律 | 第18页 |
| 2.4.4 室性心律 | 第18-19页 |
| 2.4.5 心脏传导阻滞 | 第19页 |
| 2.4.6 预激综合征 | 第19-20页 |
| 2.5 实验数据选择 | 第20页 |
| 2.6 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 心电信号预处理技术研究 | 第21-36页 |
| 3.1 引言 | 第21-22页 |
| 3.2 心电滤波软件的设计 | 第22-23页 |
| 3.3 自适应滤波器去除工频干扰 | 第23-28页 |
| 3.4 小波变换理论 | 第28-31页 |
| 3.4.1 连续小波变换 | 第28-29页 |
| 3.4.2 离散小波变换 | 第29页 |
| 3.4.3 多分辨率分析 | 第29-30页 |
| 3.4.4 Mallat算法 | 第30-31页 |
| 3.5 小波去噪处理 | 第31-34页 |
| 3.5.1 基线漂移的滤除 | 第32-33页 |
| 3.5.2 肌电噪声的滤除 | 第33-34页 |
| 3.6 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 QRS波群检测方法研究 | 第36-45页 |
| 4.1 引言 | 第36页 |
| 4.2 R波检测算法实现 | 第36-41页 |
| 4.3 算法结果评判 | 第41-44页 |
| 4.3.1 QRS复合波提取评判标准 | 第41-42页 |
| 4.3.2 算法结果 | 第42-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 心电信号特征提取方法研究 | 第45-53页 |
| 5.1 引言 | 第45页 |
| 5.2 时域波形特征 | 第45页 |
| 5.3 高阶统计量特征 | 第45-49页 |
| 5.3.0 高阶矩 | 第46-47页 |
| 5.3.1 高阶累积量 | 第47-48页 |
| 5.3.2 心电信号与高阶统计量 | 第48页 |
| 5.3.3 心电信号高阶统计量特征提取 | 第48-49页 |
| 5.4 主成分分析 | 第49-51页 |
| 5.4.1 主成分分析建模 | 第50-51页 |
| 5.4.2 心电波形主成分特征提取 | 第51页 |
| 5.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第6章 心律失常分类方法研究 | 第53-63页 |
| 6.1 引言 | 第53页 |
| 6.2 支持向量机 | 第53-60页 |
| 6.2.1 线性最优分类超平面 | 第53-56页 |
| 6.2.2 支持向量机模型 | 第56-58页 |
| 6.2.3 核函数的选取 | 第58-59页 |
| 6.2.4 SVM参数设置 | 第59-60页 |
| 6.3 心电波形分类 | 第60-61页 |
| 6.4 分类结果分析 | 第61-62页 |
| 6.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
