基于小波变换和神经网络的心电图分类识别研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究发展现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第二章 心电信号相关知识 | 第15-20页 |
| 2.1 MIT-BIH数据库 | 第15-16页 |
| 2.2 心电信号的相关知识 | 第16-18页 |
| 2.2.1 正常心电信号的特征 | 第17页 |
| 2.2.2 左束支传导阻滞信号的特征 | 第17页 |
| 2.2.3 右束支传导阻滞信号的特征 | 第17-18页 |
| 2.2.4 室性早搏信号的特征 | 第18页 |
| 2.2.5 房性早搏信号的特征 | 第18页 |
| 2.3 心电信号的导联信息 | 第18-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 心电信号的小波变换波形识别 | 第20-55页 |
| 3.1 小波变换基础 | 第20-25页 |
| 3.1.1 连续小波变换 | 第20-21页 |
| 3.1.2 离散小波变换 | 第21-22页 |
| 3.1.3 多分辨率分析 | 第22-24页 |
| 3.1.4 Mallat算法 | 第24-25页 |
| 3.2 心电信号的预处理 | 第25-29页 |
| 3.2.1 小波变换用于滤除噪声的原理 | 第25-26页 |
| 3.2.2 滤除基线漂移噪声 | 第26-27页 |
| 3.2.3 滤除工频干扰噪声和肌电干扰噪声 | 第27-29页 |
| 3.3 心电信号的波形识别 | 第29-54页 |
| 3.3.1 心电信号的R波识别 | 第31-45页 |
| 3.3.1.1 心电信号波形识别中R波识别的意义 | 第31页 |
| 3.3.1.2 小波变换识别R波的原理 | 第31-34页 |
| 3.3.1.3 小波变换识别R波的方法 | 第34-37页 |
| 3.3.1.4 传统的极大值-极小值对方法 | 第37-40页 |
| 3.3.1.5 心电信号R波识别方法改进 | 第40-45页 |
| 3.3.2 心电信号的Q波S波识别 | 第45-49页 |
| 3.3.2.1 心电信号识别中Q波S波识别的意义 | 第45页 |
| 3.3.2.2 传统Q波S波识别方法 | 第45-46页 |
| 3.3.2.3 心电信号Q波S波识别方法改进 | 第46-49页 |
| 3.3.3 心电信号的P波T波识别 | 第49-51页 |
| 3.3.3.1 心电信号识别中P波T波识别的意义 | 第49页 |
| 3.3.3.2 识别P波T波的难点 | 第49页 |
| 3.3.3.3 心电信号P波T波识别方法 | 第49-51页 |
| 3.3.4 心电信号的波形识别效果 | 第51-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第四章 心电信号的神经网络分类 | 第55-78页 |
| 4.1 神经网络基础 | 第55-60页 |
| 4.1.1 神经元模型及激励函数 | 第55-57页 |
| 4.1.2 BP神经网络 | 第57-59页 |
| 4.1.3 径向基神经网络 | 第59-60页 |
| 4.2 心电信号神经网络分类的准备工作 | 第60-64页 |
| 4.2.1 心电信号分类特征值的选取 | 第60-61页 |
| 4.2.2 心电信号分类样本数据的选取 | 第61-63页 |
| 4.2.3 心电信号分类神经网络的选取 | 第63-64页 |
| 4.3 传统BP神经网络的分类识别 | 第64-71页 |
| 4.3.1 传统BP神经网络的训练过程 | 第64-65页 |
| 4.3.2 传统BP神经网络参数的确定 | 第65-70页 |
| 4.3.2.1 传统BP神经网络神经元数目的选取 | 第65-67页 |
| 4.3.2.2 传统BP神经网络训练方法的选取 | 第67-68页 |
| 4.3.2.3 传统BP神经网络分类识别效果 | 第68-70页 |
| 4.3.3 传统BP神经网络分类正确率的提高 | 第70-71页 |
| 4.3.3.1 提高训练样本数据个数 | 第70-71页 |
| 4.3.3.2 调整训练样本分配结构 | 第71页 |
| 4.4 径向基神经网络的分类仿真 | 第71-74页 |
| 4.4.1 径向基神经网络的训练过程 | 第71-72页 |
| 4.4.2 提高训练样本数据个数 | 第72-73页 |
| 4.4.3 调整训练样本分配结构 | 第73页 |
| 4.4.4 提高径向基网络扩展速度 | 第73-74页 |
| 4.5 心电信号的神经网络分类效果 | 第74-77页 |
| 4.5.1 包含训练样本的记录的分类效果 | 第74-75页 |
| 4.5.2 不包含训练样本的记录的分类效果 | 第75-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第78-80页 |
| 5.1 全文总结 | 第78-79页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第79-80页 |
| 致谢 | 第80-81页 |
| 参考文献 | 第81-84页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第84-85页 |
