面向脉诊的脉搏信号与血流信号分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-28页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第14-16页 |
| ·课题研究的背景 | 第14-15页 |
| ·课题研究的意义 | 第15-16页 |
| ·国内外脉诊客观化研究现状 | 第16-25页 |
| ·脉象形成的机理分析 | 第16-18页 |
| ·脉象采集系统研制 | 第18-21页 |
| ·脉象数字特征分析 | 第21-22页 |
| ·脉象的模式分类 | 第22-23页 |
| ·脉象的生理与病理分析 | 第23-25页 |
| ·现有脉诊客观化研究中存在的问题 | 第25页 |
| ·课题的来源 | 第25页 |
| ·本论文主要研究内容 | 第25-28页 |
| 第2章 脉搏信号与血流信号的获取与预处理 | 第28-45页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·脉搏信号采集系统 | 第28-30页 |
| ·脉搏信号的预处理 | 第30-36页 |
| ·脉搏信号的消噪 | 第30-36页 |
| ·脉搏信号数据库 | 第36页 |
| ·桡动脉血流信号采集及预处理 | 第36-44页 |
| ·桡动脉血流信号的采集 | 第37-39页 |
| ·桡动脉血流信号的预处理 | 第39-43页 |
| ·桡动脉血流信号数据库 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第3章 脉搏信号形状分类方法研究 | 第45-80页 |
| ·引言 | 第45-48页 |
| ·基于ERP距离的脉搏信号分类器 | 第48-60页 |
| ·ERP距离 | 第49-51页 |
| ·DF-WKNN与KDF-WKNN | 第51-55页 |
| ·EDKC分类器 | 第55-56页 |
| ·GEKC分类器 | 第56-58页 |
| ·EDKC与GEKC的分类性能 | 第58-60页 |
| ·基于高斯测度距离核函数的脉搏信号分类 | 第60-69页 |
| ·GDTW核函数 | 第61-64页 |
| ·高斯弹性测度距离核函数 | 第64-67页 |
| ·基于GEMK脉搏信号分类实验 | 第67-69页 |
| ·GEMK在时间序列分类中的性能 | 第69-79页 |
| ·UCR数据库简介 | 第69-72页 |
| ·GEMK在UCR数据库上性能 | 第72-79页 |
| ·本章小结 | 第79-80页 |
| 第4章 面向疾病诊断的脉搏信号分类研究 | 第80-96页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·脉搏信号的时域特征提取 | 第81-89页 |
| ·脉搏信号时域特征 | 第81-83页 |
| ·时域特征的提取 | 第83-89页 |
| ·脉搏信号的能量特征提取 | 第89-90页 |
| ·基于脉搏信号的分类实验 | 第90-95页 |
| ·基于k-近邻分类器的分类结果 | 第90-92页 |
| ·基于支持向量机分类器的分类结果 | 第92-93页 |
| ·基于分类器融合方法的分类结果 | 第93-95页 |
| ·本章小结 | 第95-96页 |
| 第5章 面向疾病诊断的桡动脉血流信号分类 | 第96-107页 |
| ·引言 | 第96-97页 |
| ·希尔伯特-黄变换 | 第97-100页 |
| ·经验模式分解方法 | 第98-99页 |
| ·希尔伯特变换 | 第99-100页 |
| ·桡动脉血流信号基于HHT变换的特征提取与分类 | 第100-106页 |
| ·基于希尔伯特-黄变换的特征提取 | 第103-104页 |
| ·疾病的分类及实验结果分析 | 第104-106页 |
| ·本章小结 | 第106-107页 |
| 结论 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-118页 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 | 第118-121页 |
| 致谢 | 第121-122页 |
| 简历 | 第122页 |
