| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题的背景及研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状及综述 | 第10-13页 |
| 1.3 本课题主要研究内容 | 第13-15页 |
| 1.3.1 脉象信号质量分类 | 第14-15页 |
| 1.3.2 脉象信号局部突变检测与剔除 | 第15页 |
| 1.3.3 脉象信号标准化 | 第15页 |
| 1.4 本课题的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 脉象信号质量分类 | 第17-35页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 数据库构建 | 第17-19页 |
| 2.3 脉象信号特征提取 | 第19-25页 |
| 2.3.1 时域特征提取 | 第20-21页 |
| 2.3.2 频域特征提取 | 第21-23页 |
| 2.3.3 近似熵特征提取 | 第23-25页 |
| 2.4 脉象信号质量分类 | 第25-30页 |
| 2.4.1 分类器设计 | 第25-28页 |
| 2.4.2 基于KNN的分类 | 第28页 |
| 2.4.3 基于稀疏表示的分类 | 第28-29页 |
| 2.4.4 质量分类结果对比与分析 | 第29-30页 |
| 2.5 特征选择 | 第30-34页 |
| 2.5.1 基于SVM-REF的特征选择 | 第31-32页 |
| 2.5.2 基于遗传算法和KNN相结合的特征选择 | 第32-34页 |
| 2.6 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 脉象信号局部突变检测与剔除 | 第35-43页 |
| 3.1 引言 | 第35页 |
| 3.2 样本标定 | 第35-36页 |
| 3.3 脉象信号局部突变检测 | 第36-38页 |
| 3.4 基于Hilbert-Huang变换和ARMA模型的脉象信号异常检测 | 第38-40页 |
| 3.5 实验结果 | 第40-42页 |
| 3.6 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 脉象信号标准化 | 第43-57页 |
| 4.1 引言 | 第43页 |
| 4.2 脉象信号方向调整 | 第43-46页 |
| 4.3 脉象信号去基线漂移 | 第46-48页 |
| 4.4 脉象信号周期分割与归一化 | 第48-55页 |
| 4.4.1 脉象信号周期分割 | 第48-49页 |
| 4.4.2 脉象信号周期归一化 | 第49-51页 |
| 4.4.3 动态规划搭建相似性网络去除异常脉象单周期 | 第51-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-63页 |
| 致谢 | 第63页 |