| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 课题研究的背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究的发展和现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 家庭远程医疗的国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 智能医疗诊断技术的国内外发展现状 | 第15-16页 |
| 1.3 课题研究的内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 家庭远程医疗系统基础理论 | 第19-31页 |
| 2.1 家庭远程医疗系统 | 第19-21页 |
| 2.1.1 家庭远程医疗系统简介 | 第19-20页 |
| 2.1.2 家庭远程医疗系统构架 | 第20-21页 |
| 2.2 模糊神经网络 | 第21-25页 |
| 2.2.1 人工神经网络理论及其特点 | 第21-22页 |
| 2.2.2 模糊理论及其特点 | 第22-25页 |
| 2.2.3 模糊逻辑与神经网络的结合 | 第25页 |
| 2.3 生理参数信号 | 第25-31页 |
| 2.3.1 心电信号 | 第25-26页 |
| 2.3.2 血压和脉搏信号 | 第26-27页 |
| 2.3.3 呼吸信号 | 第27-28页 |
| 2.3.4 血氧饱和度信号 | 第28-29页 |
| 2.3.5 体温信号 | 第29-31页 |
| 第3章 智能家庭网关的设计与实现 | 第31-45页 |
| 3.1 智能家庭网关的设计方案 | 第31-33页 |
| 3.1.1 智能家庭网关硬件结构 | 第32页 |
| 3.1.2 智能家庭网关软件系统 | 第32-33页 |
| 3.2 智能家庭网关嵌入式系统 | 第33-35页 |
| 3.2.1 CPU选型 | 第33-34页 |
| 3.2.2 TQ210开发平台 | 第34-35页 |
| 3.3 生理参数采集终端 | 第35-38页 |
| 3.3.1 系统结构 | 第35-37页 |
| 3.3.2 技术参数 | 第37-38页 |
| 3.4 智能家庭网关程序设计 | 第38-45页 |
| 3.4.1 客户端浏览界面 | 第38-39页 |
| 3.4.2 串口传输协议 | 第39-42页 |
| 3.4.3 基于TCP/IP协议和Socket的远程通信 | 第42-45页 |
| 第4章 基于模糊神经网络的心脏疾病诊断 | 第45-63页 |
| 4.1 神经网络模型 | 第45-49页 |
| 4.1.1 人工神经元模型 | 第45-46页 |
| 4.1.2 人工神经网络模型 | 第46-47页 |
| 4.1.3 人工神经网络的学习 | 第47-48页 |
| 4.1.4 BP神经网络 | 第48-49页 |
| 4.2 模糊神经网络模型 | 第49-51页 |
| 4.3 OWA算子 | 第51-53页 |
| 4.4 模糊BP神经网络信息融合过程 | 第53-55页 |
| 4.4.1 模糊神经网络融合系统设计 | 第53-54页 |
| 4.4.2 改进的模糊神经网络 | 第54-55页 |
| 4.5 基于模糊神经网络的ECG诊断 | 第55-63页 |
| 4.5.1 人体心电信号的特征及异常特征的描述 | 第56-57页 |
| 4.5.2 模糊神经网络对异常心电信号的诊断 | 第57-63页 |
| 第5章 远程医疗服务系统的设计与实现 | 第63-75页 |
| 5.1 远程医疗服务系统介绍 | 第63-66页 |
| 5.1.1 主要软件需求 | 第63-64页 |
| 5.1.2 设计方案 | 第64-66页 |
| 5.1.3 设计约束和限制 | 第66页 |
| 5.2 系统处理流程设计 | 第66-68页 |
| 5.2.1 业务流程设计 | 第66-67页 |
| 5.2.2 数据流程说明 | 第67-68页 |
| 5.3 系统功能结构设计 | 第68-70页 |
| 5.3.1 功能结构 | 第68-69页 |
| 5.3.2 功能描述 | 第69-70页 |
| 5.4 数据库设计 | 第70-72页 |
| 5.5 界面设计 | 第72-75页 |
| 第6章 结论 | 第75-77页 |
| 参考文献 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79页 |