脉象分析系统及神经网络识别脉象的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-11页 |
| ·课题研究的意义 | 第7-8页 |
| ·脉象信号分析的发展及国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·脉象分析系统的历史回顾 | 第8页 |
| ·脉象分析方法的发展趋势及现状 | 第8-9页 |
| ·论文的主要内容 | 第9-11页 |
| 2 中医脉象信号采集系统的设计 | 第11-14页 |
| ·采集系统 | 第11页 |
| ·试验装置 | 第11-12页 |
| ·采集过程 | 第12-13页 |
| ·小结 | 第13-14页 |
| 3 脉图及辨识基础 | 第14-19页 |
| ·脉图的基础 | 第14-15页 |
| ·脉象信号预处理 | 第15-18页 |
| ·模式样本的平滑 | 第16-18页 |
| ·归一化 | 第18页 |
| ·小结 | 第18-19页 |
| 4 脉象信号的特征分析方法 | 第19-35页 |
| ·频域特征提取 | 第19-26页 |
| ·频域分析的理论基础 | 第19-23页 |
| ·特征提取 | 第23-26页 |
| ·基于小波分析的特征提取 | 第26-31页 |
| ·小波分析理论基础 | 第26-30页 |
| ·特征提取 | 第30-31页 |
| ·基于分形理论的特征提取 | 第31-33页 |
| ·分形理论与盒维数 | 第31-33页 |
| ·特征提取 | 第33页 |
| ·小结 | 第33-35页 |
| 5 脉象信号的神经网络识别 | 第35-50页 |
| ·神经网络与模式识别 | 第35-36页 |
| ·神经网络的基本概念和基础理论 | 第36-38页 |
| ·人工神经元及一般学习算法 | 第36-37页 |
| ·神经网络的分类 | 第37页 |
| ·神经网络的学习方式 | 第37-38页 |
| ·多层前传网络及其在脉象识别中的应用 | 第38-49页 |
| ·BP网络模型及学习规则 | 第38-41页 |
| ·BP网络结构及训练参数的选定 | 第41-42页 |
| ·MATLAB神经网络工具箱的应用 | 第42-44页 |
| ·BP网络对脉象频谱及时间—尺度能量分布的识别 | 第44-47页 |
| ·BP网络对脉象信号的频谱特征及盒维数的识别 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 独创性声明 | 第59页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第59页 |
