心电信号数据压缩技术研究
| 第1章 绪论 | 第1-14页 |
| ·研究目的、背景和意义 | 第7-9页 |
| ·心电图(ECG)的有关知识 | 第9-12页 |
| ·心脏电生理特性及心电图产生原理 | 第9-10页 |
| ·心电波形描述 | 第10-11页 |
| ·心电分析技术概述 | 第11-12页 |
| ·压缩算法评价指标 | 第12-14页 |
| 第2章 周期压缩法 | 第14-19页 |
| ·ECG周期压缩法概述 | 第14-16页 |
| ·模板的生成、更新及实现 | 第16-17页 |
| ·实验结果 | 第17-18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 第3章 变换压缩法 | 第19-27页 |
| ·离散余弦变换 | 第19-21页 |
| ·小波变换 | 第21-26页 |
| ·基本原理 | 第21-23页 |
| ·心电信号中的小波变化 | 第23-25页 |
| ·评价 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第4章 神经网络方法 | 第27-35页 |
| ·神经网络技术发展应用概述 | 第27-29页 |
| ·神经网络技术在ECG领域的应用 | 第29-33页 |
| ·基本理论 | 第29-32页 |
| ·实验结果及讨论 | 第32-33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 第5章 基于小波神经网络对ECG信号进行压缩 | 第35-47页 |
| ·小波神经网络模型 | 第36-37页 |
| ·几种小波神经网络 | 第37-41页 |
| ·基于BP算法的小波神经网络 | 第37-38页 |
| ·基于遗传算法的小波神经网络 | 第38-40页 |
| ·基于混合学习算法的小波神经网络 | 第40-41页 |
| ·基于对ECG信号进行压缩的小波神经网络 | 第41-46页 |
| ·小波神经网络的选取 | 第41页 |
| ·网络训练 | 第41-44页 |
| ·对ECG信号进行小波神经网络压缩 | 第44-46页 |
| ·分析及小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-48页 |
| 致谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录: 硕士期间发表的论文 | 第53页 |
