智能处理在ECG检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·选题背景及研究意义 | 第8-9页 |
| ·ECG 信号基础知识 | 第9-13页 |
| ·ECG 信号构成及产生原理 | 第9-10页 |
| ·ECG 各波及意义 | 第10-11页 |
| ·心律失常标准数据库 | 第11-12页 |
| ·心律失常的分类 | 第12-13页 |
| ·心电信号的研究内容 | 第13-14页 |
| ·心电信号的研究现状 | 第14-17页 |
| ·心电信号预处理技术的研究 | 第14-15页 |
| ·ECG 信号波形特征点检测现状 | 第15-16页 |
| ·ECG 波形诊断及分类现状 | 第16-17页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第17-18页 |
| 第2章 ECG 信号预处理 | 第18-32页 |
| ·ECG 信号噪声来源及特点 | 第18-20页 |
| ·预处理方法回顾 | 第20-21页 |
| ·形态学理论及结构元素的选取 | 第21-23页 |
| ·形态学理论 | 第21-22页 |
| ·形态学结构元素的选取 | 第22-23页 |
| ·小波理论基础 | 第23-25页 |
| ·连续小波变换 | 第23-24页 |
| ·小波去噪原理 | 第24页 |
| ·小波的选择及阈值的选择 | 第24-25页 |
| ·基于形态学与小波相结合的去噪方法 | 第25-31页 |
| ·去噪流程 | 第25-26页 |
| ·去噪步骤及分析 | 第26-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 ECG 信号波形检测算法研究 | 第32-43页 |
| ·QRS 波检测算法介绍 | 第32-34页 |
| ·固定阈值法 | 第32页 |
| ·可变阈值法 | 第32-33页 |
| ·模板匹配法 | 第33页 |
| ·小波法 | 第33页 |
| ·基于图形识别的检测方法 | 第33-34页 |
| ·基于形态学的自适应阈值算法 | 第34-40页 |
| ·形态学提取 QRS 波峰谷信息 | 第35-36页 |
| ·R 波的检测 | 第36-39页 |
| ·Q、S 波的检测 | 第39页 |
| ·P、T 波的检测 | 第39-40页 |
| ·检测实验结果及分析 | 第40-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 心律失常的分类 | 第43-60页 |
| ·常用的心电信号分类方法 | 第44-45页 |
| ·几种心律失常疾病的介绍 | 第45-48页 |
| ·基于模板匹配与支持向量机的心电信号分类方法 | 第48-59页 |
| ·模板匹配算法原理 | 第48-49页 |
| ·支持向量机理论 | 第49-53页 |
| ·核函数的选取 | 第53页 |
| ·支持向量机解决多类问题 | 第53-55页 |
| ·特征参数提取 | 第55-56页 |
| ·ECG 分类算法 | 第56-59页 |
| ·实验结果与及分析 | 第59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第5章 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 发表学术论文情况 | 第67-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
