基于心音的时间序列符号熵对心力衰竭的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 心音信号在心功能诊断和评估方面的研究进展 | 第9-10页 |
| 1.3 本文的结构及所完成的工作 | 第10-12页 |
| 第二章 心血管系统及心音信号的预处理 | 第12-22页 |
| 2.1 心血管系统 | 第12-13页 |
| 2.2 心脏结构 | 第13-14页 |
| 2.3 心音产生机理 | 第14-16页 |
| 2.4 心音信号的获取 | 第16-17页 |
| 2.5 心音信号去噪 | 第17-21页 |
| 2.5.1 常用去噪方法简介 | 第17-18页 |
| 2.5.2 小波去噪特点 | 第18-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 基于概率分布的符号熵 | 第22-30页 |
| 3.1 算法提出的理论背景 | 第22-23页 |
| 3.2 基于概率分布的符号熵 | 第23-28页 |
| 3.2.1 自适应符号化 | 第24-25页 |
| 3.2.2 参数设置 | 第25-28页 |
| 3.2.3 基于概率分布的符号熵算法 | 第28页 |
| 3.3 多尺度分析 | 第28-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 年龄对心肌收缩力的影响 | 第30-37页 |
| 4.1 实验数据来源 | 第31页 |
| 4.2 S1幅值序列的获取 | 第31-32页 |
| 4.3 实验仿真 | 第32-35页 |
| 4.4 结果讨论 | 第35-36页 |
| 4.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第五章 基于心音信号的心力衰竭诊断 | 第37-52页 |
| 5.1 基于CCV的心衰分析 | 第38-40页 |
| 5.1.1 数据来源 | 第38-39页 |
| 5.1.2 实验结果 | 第39-40页 |
| 5.2 基于心音周期序列心衰研究 | 第40-46页 |
| 5.2.1 心电信号简介 | 第41-43页 |
| 5.2.2 心音周期序列的复杂度分析 | 第43-46页 |
| 5.3 心衰诊断 | 第46-51页 |
| 5.3.1 判别方法 | 第46-49页 |
| 5.3.2 诊断指标 | 第49-51页 |
| 5.3.3 结果讨论 | 第51页 |
| 5.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第六章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 总结 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第57-58页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间申请的专利 | 第58-59页 |
| 附录3 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
