| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究的意义和目的 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·国内研究现状 | 第11-12页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·高斯混合模型的发展及应用 | 第13页 |
| ·主要研究内容及结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 心音信号的采集与生理特性分析 | 第15-23页 |
| ·心音信号的采集 | 第15-17页 |
| ·心音信号的的时频特性 | 第17-20页 |
| ·心音信号的时域特性 | 第17-19页 |
| ·心音信号的频域特性 | 第19-20页 |
| ·心脏杂音以及噪声干扰 | 第20-22页 |
| ·心脏杂音 | 第20-22页 |
| ·心音信号的外界干扰性噪音 | 第22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 心音信号预处理 | 第23-34页 |
| ·心音信号的分帧与端点检测 | 第23-26页 |
| ·心音信号的分帧 | 第23-24页 |
| ·心音信号的端点检测 | 第24-26页 |
| ·心音信号的小波去噪 | 第26-33页 |
| ·心音信号的小波基函数 | 第28-29页 |
| ·心音信号的分解层次 | 第29页 |
| ·心音信号的小波阈值去噪法 | 第29-32页 |
| ·心音信号的去噪效果分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 心音信号的特征参数提取 | 第34-44页 |
| ·心音信号常用的特征参数 | 第34-35页 |
| ·心音信号的经验模态分解 | 第35-39页 |
| ·经验模态分解法 | 第35-36页 |
| ·心音信号的 EMD 分解 | 第36-39页 |
| ·心音信号的 Mel 频率倒谱系数（MFCC 参数） | 第39-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基于高斯混合模型的心音信号识别 | 第44-58页 |
| ·心音信号的 GMM 建模 | 第45-46页 |
| ·高斯混合模型 | 第45页 |
| ·心音信号的 GMM | 第45-46页 |
| ·心音信号的模型训练 | 第46-51页 |
| ·EM 算法 | 第47-48页 |
| ·心音模型参数的初始化 | 第48-49页 |
| ·EM 算法对心音信号的训练 | 第49-51页 |
| ·心音信号的模式识别 | 第51-54页 |
| ·影响心音 GMM 识别性能的几类因素 | 第54-56页 |
| ·高斯混合模型阶数 M 对系统识别效果的影响 | 第54-55页 |
| ·心音信号不同时长对系统识别效果的影响 | 第55页 |
| ·基于 GMM 的心音模式识别方法与其他方法对比 | 第55-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第65-66页 |