| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-13页 |
| ·课题研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| ·ICA 方法的发展 | 第9-11页 |
| ·房颤信号提取方法研究进展 | 第11页 |
| ·本课题主要研究内容 | 第11-13页 |
| 2 ICA 相关的数学理论知识 | 第13-17页 |
| ·独立性与不相关性 | 第13-14页 |
| ·可分离性 | 第14页 |
| ·信息论基础 | 第14-17页 |
| ·熵 | 第14-15页 |
| ·互信息 | 第15页 |
| ·K-L 散度 | 第15-16页 |
| ·负熵 | 第16-17页 |
| 3 独立分量分析的基本原理 | 第17-28页 |
| ·ICA 的基本模型 | 第17-18页 |
| ·预处理 | 第18-20页 |
| ·中心化 | 第18-19页 |
| ·白化 | 第19页 |
| ·主分量分析 | 第19-20页 |
| ·ICA 几种典型的算法 | 第20-24页 |
| ·基于随机梯度的算法 | 第20-21页 |
| ·最大似然算法 | 第21-22页 |
| ·基于联合对角化的几种算法 | 第22-24页 |
| ·快速定点 ICA 算法（FICA） | 第24-28页 |
| ·基本快速定点 ICA 算法 | 第24-26页 |
| ·FICA 算法的改进 | 第26-28页 |
| 4 形态滤波和小波消噪 | 第28-37页 |
| ·数学形态学的基本概念 | 第28-29页 |
| ·数学形态学的滤波性质 | 第29-30页 |
| ·腐蚀（Erosion）与膨胀（Dilation） | 第29-30页 |
| ·开（Open）、闭（Close）运算的滤波性质 | 第30页 |
| ·形态滤波 | 第30-31页 |
| ·形态滤波器的基本理论 | 第30-31页 |
| ·组合形态滤波器 | 第31页 |
| ·小波理论知识 | 第31-33页 |
| ·小波基本概念 | 第32页 |
| ·小波变换 | 第32-33页 |
| ·小波阈值去噪 | 第33-37页 |
| ·阈值去噪的基本思想 | 第33-34页 |
| ·软硬阈值 | 第34-35页 |
| ·基于 Birge-Massart 阈值去噪 | 第35-37页 |
| 5 ICA 在房颤信号提取中的应用 | 第37-56页 |
| ·心电图及房颤信号的特征 | 第37-42页 |
| ·心电图的组成 | 第37-40页 |
| ·心电导联 | 第40-42页 |
| ·房颤信号产生原理及特征 | 第42-44页 |
| ·房颤信号的形成 | 第42-43页 |
| ·房颤信号的特征 | 第43页 |
| ·房颤信号用于盲分离的依据 | 第43-44页 |
| ·数据的说明 | 第44-46页 |
| ·FICA 提取 AF 波形 | 第46-47页 |
| ·AF 心电信号处理 | 第47-49页 |
| ·去除基线漂移和高频噪声 | 第47-48页 |
| ·小波消噪 | 第48-49页 |
| ·实验数据的分析 | 第49-52页 |
| ·直方图分析 | 第49-50页 |
| ·AF 功率谱分析 | 第50-52页 |
| ·几种 ICA 算法的实验比较 | 第52-56页 |
| 6 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文的主要工作及创新点 | 第56-57页 |
| ·下一步的工作 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63页 |