| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 SAS检测手段 | 第8-9页 |
| 1.3 国内外SAS检测方法研究现状 | 第9-10页 |
| 1.4 论文的研究目的和内容安排 | 第10-12页 |
| 第二章 睡眠呼吸暂停综合症与心电信号相关性基础理论 | 第12-17页 |
| 2.1 心电信号生理基础 | 第12-14页 |
| 2.1.1 心电信号产生机理 | 第12-13页 |
| 2.1.2 典型的心电信号图 | 第13-14页 |
| 2.1.3 心电信号波形特征 | 第14页 |
| 2.2 心率变异性生理意义 | 第14-15页 |
| 2.2.1 心率变异性的定义 | 第14-15页 |
| 2.2.2 心率变异性的临床应用范围 | 第15页 |
| 2.3 HRV与SAS相关性 | 第15-16页 |
| 2.4 PhysioNet Apnea-ECG信号数据库简介 | 第16-17页 |
| 第三章 心电信号预处理及R波定位 | 第17-35页 |
| 3.1 心电信号预处理 | 第17-23页 |
| 3.1.1 心电信号噪声来源分析 | 第17页 |
| 3.1.2 心电信号去除基线漂移噪声处理 | 第17-21页 |
| 3.1.3 去除工频干扰和肌电干扰 | 第21-23页 |
| 3.2 小波变换算法介绍 | 第23-27页 |
| 3.2.1 小波变换的定义 | 第23页 |
| 3.2.2 Mallat算法简介 | 第23-26页 |
| 3.2.3 小波变换模极大值原理和Lipschtz指数 | 第26-27页 |
| 3.3 基于小波变换QRS波群检测 | 第27-34页 |
| 3.3.1 R波波峰定位算法 | 第27-30页 |
| 3.3.2 QRS波群起始点及终点提取 | 第30-31页 |
| 3.3.3 数据处理及结果 | 第31-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于ECG信号SAS特征参数提取 | 第35-43页 |
| 4.1 RR间期与HRV关系研究 | 第35-36页 |
| 4.2 HRV分析方法 | 第36-41页 |
| 4.3 SAS特征参数提取 | 第41-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 BP神经网络的搭建和验证 | 第43-59页 |
| 5.1 人工神经网络基础 | 第43-51页 |
| 5.1.1 人工神经网络发展现状 | 第43-44页 |
| 5.1.2 人工神经网络基础知识 | 第44-48页 |
| 5.1.3 BP神经网络工作原理 | 第48-51页 |
| 5.2 基于BP神经网络SAS自动检测模型的搭建 | 第51-55页 |
| 5.2.1 BP神经网络与心电信号应用研究 | 第51页 |
| 5.2.2 BP神经网络SAS自动检测算法设计 | 第51-55页 |
| 5.3 仿真实验及结果分析 | 第55-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 总结 | 第59-60页 |
| 6.2 展望 | 第60-61页 |
| 附录 | 第61-64页 |
| 参考文献 | 第64-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
