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 |