| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-21页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·高阶统计量理论的发展及研究现状 | 第17-19页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第19-21页 |
| 第2章 亚健康与脉象信号 | 第21-32页 |
| ·亚健康基本知识 | 第21-24页 |
| ·亚健康的研究思路 | 第21-22页 |
| ·中医对亚健康状态的认识 | 第22-24页 |
| ·脉搏、脉象与脉象图 | 第24-27页 |
| ·脉搏、脉象信号的基本特性 | 第24-26页 |
| ·脉图的基础 | 第26页 |
| ·最佳脉图 | 第26-27页 |
| ·本文所取的脉象信号 | 第27-31页 |
| ·脉象信号的采集与选取 | 第27-28页 |
| ·脉象信号的除噪 | 第28-30页 |
| ·脉象信号的预处理 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 高阶统计量 | 第32-45页 |
| ·高阶矩和高阶累积量 | 第32-40页 |
| ·高阶矩与高阶累积量的定义 | 第32-33页 |
| ·高阶矩与高阶累积量的关系 | 第33-35页 |
| ·高阶累积量的性质 | 第35-37页 |
| ·高斯过程的高阶累积量 | 第37-40页 |
| ·高阶累积量谱 | 第40-42页 |
| ·矩谱和累积量谱的定义 | 第40-41页 |
| ·高阶谱的性质 | 第41-42页 |
| ·双谱估计 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 传统双谱估计及在脉象信号分析中的应用 | 第45-63页 |
| ·概述 | 第45-48页 |
| ·非参数法谱估计的基本思路 | 第45-46页 |
| ·二维窗函数 | 第46-48页 |
| ·非参数法双谱估计算法 | 第48-57页 |
| ·双谱估计直接法 | 第49-51页 |
| ·双谱估计间接法 | 第51页 |
| ·双谱估计的性能 | 第51-53页 |
| ·Hinich 检验 | 第53-55页 |
| ·几种特殊波形的双谱估计 | 第55-57页 |
| ·应用非参数法双谱估计分析脉象信号 | 第57-61页 |
| ·直接算法与间接算法分析脉象信号 | 第57-59页 |
| ·双谱相位研究 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-63页 |
| 第5章 参数法双谱估计及在脉象信号分析中的应用 | 第63-90页 |
| ·概述 | 第63-67页 |
| ·非高斯参数模型的描述 | 第63-64页 |
| ·BBR 公式 | 第64-67页 |
| ·ARMA 模型的AR 阶次辨识和参数估计 | 第67-73页 |
| ·基于高阶累积量的高阶Yule-Walker 方程 | 第68-69页 |
| ·AR 参数的唯一可识别性定理 | 第69-70页 |
| ·AR 阶数确定 | 第70-71页 |
| ·AR 参数估计 | 第71-73页 |
| ·ARMA 模型的MA 阶次辨识和参数估计 | 第73-78页 |
| ·MA 阶数确定 | 第73-75页 |
| ·MA 参数估计 | 第75-78页 |
| ·实例分析 | 第78-80页 |
| ·应用ARMA 模型分析脉象信号 | 第80-88页 |
| ·AR 阶次辨识及参数估计 | 第81-82页 |
| ·MA 阶次辨识及参数估计 | 第82-83页 |
| ·应用ARMA 模型分析脉象信号 | 第83-86页 |
| ·ARMA 模型双谱相位研究 | 第86-88页 |
| ·本章小结 | 第88-90页 |
| 结论 | 第90-92页 |
| 附录 亚健康状态自评表(SRSHS) | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-99页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第99-100页 |
| 致谢 | 第100-101页 |
| 作者简介 | 第101页 |