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基于神经网络的心电图参数标注及其在形态分析中的应用

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第1章 绪论第9-15页
   ·本课题研究意义第9-10页
   ·心电信号识别技术的国内外发展现状第10-13页
   ·本文主要工作第13-15页
第2章 心电图的特征提取及其形态分析第15-28页
   ·小波变换理论第15-16页
   ·小波变换检测特征点第16-22页
     ·多孔算法及二次样条小波第16-20页
     ·R波峰值点的检测第20-21页
     ·特征点的检测第21-22页
   ·ST段形态分析第22-24页
   ·ST段形态识别方法第24-26页
   ·ST形态识别结果第26-28页
第3章 共振理论映射分类器第28-38页
   ·Fuzzy ARTMAP发展历程第28-29页
   ·Fuzzy ARTMAP第29-33页
     ·Fuzzy ARTMAP网络结构第30-31页
     ·Fuzzy ARTMAP学习算法第31-33页
   ·Fuzzy ARTMAP分类器动态特性分析第33-38页
     ·调整参数和警戒参数的选择第34-35页
     ·模糊ART分类器的几何解释第35-38页
第4章 简化的Fuzzy ARTMAP(SFAM)第38-54页
   ·简化的Fuzzy ARTMAP分类器第38-41页
     ·SFAM网络结构第38页
     ·SFAM学习算法第38-41页
   ·SFAM测试算法第41-42页
   ·隶属函数说明第42-46页
   ·模拟实验第46-54页
     ·二维数据-579第46-49页
     ·二维数据-双螺旋第49-54页
第5章 利用SFAM对心电图ST段的分类第54-57页
   ·实验方法及结果分析第54-57页
第6章 结论和展望第57-59页
   ·结论第57页
   ·展望第57-59页
参考文献第59-62页
致谢第62页

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