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基于健壮独立分量分析及其改进方法的胎儿心电信号提取的研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
用术语注释表第8-9页
第一章 绪论第9-18页
   ·胎儿心电提取基础第9-10页
     ·胎儿心电信号提取面临的问题第9-10页
     ·胎儿心电信号提取的方法第10页
   ·独立分量分析第10-12页
     ·独立分量分析发展历程第10-11页
     ·独立分量分析应用第11-12页
   ·信号分解基础第12-15页
     ·信号处理的发展历程第12-13页
     ·小波分析第13页
     ·稀疏分解现状第13-15页
   ·论文涉及心电信号数据库第15-16页
   ·论文研究内容及安排第16-18页
第二章 胎儿心电信号分离背景知识第18-31页
   ·心电信号基础第18-20页
     ·时域波形特征第18-19页
     ·频域特性第19-20页
   ·独立分量分析理论基础第20-23页
     ·基本统计知识第20-21页
     ·信息论基础第21-22页
     ·高斯分布特性第22-23页
   ·独立分量分析基础第23-25页
     ·独立分量分析模型第23-24页
     ·独立分量分析的不确定性第24-25页
   ·独立分量分析的目标函数和优化算法第25-29页
     ·独立分量分析的目标函数第25-27页
     ·独立分量分析的优化算法第27-29页
   ·稀疏分解第29-30页
     ·稀疏分解理论基础第29页
     ·稀疏分解优化算法第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第三章 基于健壮独立分量分析的胎儿心电信号提取第31-46页
   ·FastICA及相关问题第31-34页
     ·基于峭度的梯度优化算法第31-32页
     ·基于峭度的FastICA算法第32-34页
   ·RobustICA及相关问题第34-37页
     ·最优步长技术第34-36页
     ·健壮性独立分量分析第36-37页
     ·对比FastICA的优点第37页
   ·基于RobustICA胎儿心电信号提取第37-45页
     ·分离检测标准第37-38页
     ·合成信号的分离检测第38-41页
     ·真实母胎混合信号的分离检测第41-45页
   ·本章小结第45-46页
第四章 小波对健壮独立分量分析的改进第46-62页
   ·小波基础第46-48页
     ·小波变换第46-47页
     ·小波分析的特性第47-48页
   ·小波基选择第48-50页
     ·小波基函数第48-49页
     ·心电信号小波基的选择第49-50页
   ·小波降噪的应用第50-57页
     ·小波降噪原理第50-51页
     ·降噪阈值选择第51-52页
     ·合成信号测试第52-55页
     ·真实母胎混合信号测试第55-57页
   ·小波稀疏分解应用第57-61页
     ·小波分解后信号第57-58页
     ·合成信号的分解检测第58-59页
     ·真实母胎混合信号分解检测第59-61页
   ·本章小结第61-62页
第五章 稀疏分解和健壮独立分量分析结合第62-74页
   ·稀疏分解基础第62-64页
     ·稀疏分解基本理论第62-63页
     ·稀疏分解和独立分量分析关系第63-64页
   ·匹配追踪第64-66页
     ·匹配追踪原理第64-65页
     ·匹配追踪特征第65-66页
   ·遗传算法第66-69页
     ·遗传算法基本概念第66-67页
     ·遗传算法原理第67-68页
     ·遗传算法和MP结合第68-69页
   ·稀疏分解和RobustICA结合第69-73页
     ·合成信号分离检测第69-71页
     ·真实母胎混合信号分离检测第71-73页
   ·本章小结第73-74页
第六章 总结与展望第74-76页
   ·论文总结第74页
   ·作展望第74-76页
参考文献第76-79页
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文第79-80页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第80-81页
致谢第81页

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