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Holter系统中运动伪差自动识别的关键技术及算法研究

致谢第1-6页
摘要第6-8页
ABSTRACT第8-10页
缩写表第10-12页
目次第12-15页
第一章 绪论第15-27页
   ·引言第15-17页
   ·Holter系统概述第17-23页
     ·Holter系统的发展过程第17-20页
     ·Holter系统的临床意义第20-21页
     ·Holter系统的应用现状与面临的问题第21-23页
   ·研究目标与内容第23-27页
第二章 动态心电信号与运动干扰处理技术第27-47页
   ·引言第27页
   ·动态心电信号概述第27-33页
     ·动态心电图的生理学基础第27-31页
     ·动态心电信号的特点、频率分布与有效带宽第31-33页
   ·动态心电信号常见的噪声干扰类型第33-36页
   ·运动干扰处理技术的研究现状第36-39页
     ·动态心电图运动干扰滤除技术的研究现状第36-37页
     ·动态心电图运动伪差自动识别技术以及相关算法的研究现状第37-39页
   ·实验数据集的建立第39-45页
     ·MIT-BIH心律失常数据库简介第39-41页
     ·MIT-BIH噪声测试数据库简介第41-42页
     ·运动伪差仿真测试标准数据库的建立第42-44页
     ·运动伪差临床测试数据库的建立第44-45页
   ·小结第45-47页
第三章 加速度运动传感器在运动干扰识别方面的应用第47-61页
   ·引言第47页
   ·加速度运动传感器简介第47-54页
     ·压电式加速度运动传感器第48-50页
     ·压阻式加速度运动传感器第50-52页
     ·电容式加速度运动传感器第52-54页
   ·加速度信号的采集第54-57页
   ·加速度信号的处理与分析第57-60页
   ·小结第60-61页
第四章 基于形态学心拍模板聚类的运动干扰伪差段识别算法第61-87页
   ·引言第61-62页
   ·动态心电信号的预处理第62-69页
     ·整系数递归数字滤波器第63-67页
     ·最大化QRS波能量处理第67-68页
     ·去除基线漂移,并把基线拉至零电位第68-69页
   ·心拍特征参数提取第69-70页
   ·心拍形态学模板聚类第70-81页
     ·根据QRS波的面积参数对全程心拍进行体型分组第72-76页
     ·心拍形态学模板匹配过程第76-81页
   ·运动干扰伪差段的识别第81-85页
   ·实验结果以及比较第85-86页
   ·小结第86-87页
第五章 结合高阶统计量的运动干扰心拍自动识别算法第87-103页
   ·引言第87页
   ·心拍形态学聚类算法的缺点分析第87-88页
   ·心拍波形信号的高阶统计量分析第88-97页
     ·高阶统计量简介第89-93页
     ·四种不同形态类型的心拍峰度系数(kurtosis)分析第93-97页
   ·结合高阶统计量的多参数运动干扰心拍判定策略第97-101页
     ·确定计算峰度系数的最优数据长度第97-98页
     ·确定单峰度系数判定的最优硬阈值第98-99页
     ·峰度系数结合心拍特征参数的判定策略设计第99-101页
   ·实验结果以及比较第101页
   ·小结第101-103页
第六章 实验结果与讨论第103-115页
   ·引言第103页
   ·评估方法第103-104页
   ·整体算法评估第104-109页
     ·整体算法的准确度评估第104-105页
     ·整体算法准确度的鲁棒性评估第105-107页
     ·整体算法的运算性能评估第107-109页
   ·实验结果分析与讨论第109-114页
   ·小结第114-115页
第七章 总结与展望第115-119页
   ·研究工作总结第115-116页
   ·研究特色与创新点第116页
   ·展望第116-119页
参考文献第119-131页
作者简历第131页
读博期间科研成果第131-132页

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