基于特征匹配的心电数据分类算法的研究与应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3 文献综述分析 | 第13页 |
| 1.4 本文研究的主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于特征提取和模板匹配的心电分类算法研究 | 第15-31页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 心电预备知识介绍 | 第15-18页 |
| 2.3 数据预处理 | 第18-20页 |
| 2.4 QRS复波检测和特征提取算法 | 第20-24页 |
| 2.4.1 QRS复波检测 | 第20-23页 |
| 2.4.2 QRS复波宽度检测 | 第23-24页 |
| 2.5 特征匹配分类算法的实现 | 第24-29页 |
| 2.5.1 形态学模板匹配原理 | 第24-25页 |
| 2.5.2 模板匹配算法的实现 | 第25-29页 |
| 2.6 算法结果分析 | 第29页 |
| 2.7 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于动力特征的心电信号分类算法研究 | 第31-39页 |
| 3.1 引言 | 第31页 |
| 3.2 Lyapunov指数分类算法的实现 | 第31-35页 |
| 3.2.1 ECG相空间重构 | 第31-34页 |
| 3.2.2 最大Lyapunov指数的计算 | 第34-35页 |
| 3.3 模板匹配分类算法的实现 | 第35-38页 |
| 3.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于网络特征匹配的心电信号分类算法研究 | 第39-46页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 网络的特征提取分类算法 | 第39-42页 |
| 4.2.1 时间序列到复杂网络的转换方法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 网络特征提取分类算法的实现 | 第40-42页 |
| 4.3 网络特征匹配分类算法的实现 | 第42-45页 |
| 4.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 结论 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
