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基于心音的慢性心力衰竭分型方法研究

中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
缩写词简表第9-11页
1 绪论第11-19页
    1.1 研究背景和意义第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-16页
        1.2.1 射血分数降低型及射血分数保留型心衰诊断研究现状第12-14页
        1.2.2 心音信号的分析与分类研究现状第14-16页
    1.3 主要研究内容第16-17页
        1.3.1 研究目的第16-17页
        1.3.2 研究内容第17页
    1.4 论文结构安排第17-19页
2 心音信号理论知识及数据采集第19-24页
    2.1 心音信号的生理基础第19-22页
        2.1.1 心脏结构的组成与心音的产生机制第19-20页
        2.1.2 正常心音的时频特性第20-21页
        2.1.3 心衰病人的心音时频域特性第21-22页
    2.2 心音数据采集第22-23页
        2.2.1 心衰患者选择依据第22-23页
        2.2.2 心音信号的采集第23页
    2.3 本章小结第23-24页
3 基于独立分量分析及小波分解的心音信号去噪第24-34页
    3.1 小波分解去噪第24-26页
    3.2 独立分量分析第26-32页
        3.2.1 独立分量分析原理第26-29页
        3.2.2 单路混合心音信号扩维第29-32页
    3.3 独立分量分析结合小波分解的心音信号去噪第32-33页
    3.4 本章小结第33-34页
4 心音信号特征提取第34-51页
    4.1 基于改进的维奥拉积分方法进行心音信号分段第34-37页
    4.2 心音信号时域特征提取第37-39页
    4.3 基于S变换的心音信号时频域特征提取第39-45页
        4.3.1 S变换算法原理第40-42页
        4.3.2 时频域特征提取第42-45页
    4.4 基于最大Lyapunov指数的心音信号非线性分析第45-49页
        4.4.1 最大Lyapunov指数算法原理第46-47页
        4.4.2 非线性特征提取第47-49页
    4.5 本章小结第49-51页
5 基于动态聚类分析的慢性心衰分型方法研究第51-60页
    5.1 心音信号特征值的选择第51-53页
        5.1.1 主成分分析第51-53页
        5.1.2 心音信号特征值的选择结果第53页
    5.2 不同分类器识别结果分析第53-55页
    5.3 动态聚类分析第55-58页
    5.4 射血分数降低型与保留型心衰患者心音信号分类识别结果第58-59页
    5.5 本章小结第59-60页
6 总结与展望第60-62页
    6.1 总结第60-61页
    6.2 展望第61-62页
致谢第62-64页
参考文献第64-69页
附录第69页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第69页
    B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目第69页

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