基于高斯混合模型的心音模式识别研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·心音信号的分析方法概述 | 第10页 |
| ·心音信号的模式识别方法 | 第10-11页 |
| ·生理性和病理性心音的分类识别 | 第11-12页 |
| ·论文的研究内容及结构安排 | 第12-14页 |
| 2 心音信号的生理特性 | 第14-17页 |
| ·正常心音和心杂音的产生机理 | 第14-16页 |
| ·正常心音的产生 | 第14-15页 |
| ·心杂音的产生 | 第15-16页 |
| ·与心脏瓣膜疾病有关的心杂音的特点 | 第16页 |
| ·本章小结 | 第16-17页 |
| 3 心音信号采集电路的设计与实现 | 第17-29页 |
| ·心音信号采集电路的总体设计 | 第17-20页 |
| ·心音传感器 | 第17-18页 |
| ·微控制器芯片 | 第18-20页 |
| ·心音信号前级放大和滤波电路设计 | 第20-21页 |
| ·50Hz 陷波器电路设计 | 第21-23页 |
| ·增益控制电路设计 | 第23-24页 |
| ·A/D 转换电路设计 | 第24-26页 |
| ·单片机与上位机的通讯电路 | 第26页 |
| ·硬件实物图 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 心音信号的预处理和特征参数提取 | 第29-46页 |
| ·心音信号预处理 | 第29页 |
| ·小波去噪 | 第29-34页 |
| ·小波去噪的原理 | 第29-31页 |
| ·小波基函数和分解层次的选取 | 第31页 |
| ·心音信号的小波去噪效果 | 第31-34页 |
| ·预加重 | 第34-35页 |
| ·分帧和加窗 | 第35-37页 |
| ·端点检测 | 第37-39页 |
| ·心音信号的特征参数提取 | 第39-45页 |
| ·线性预测倒谱系数 | 第39-42页 |
| ·Mel 频率倒谱系数 | 第42-44页 |
| ·混合参数 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 5 基于 GMM 的心音信号模式识别系统 | 第46-58页 |
| ·心音模式识别系统的总体设计 | 第46页 |
| ·基于GMM 的心音模式识别 | 第46-53页 |
| ·高斯混合模型简介 | 第46-47页 |
| ·心音信号的模型估计 | 第47-52页 |
| ·心音信号的识别 | 第52-53页 |
| ·心音模式识别在MATLAB 中的实现 | 第53-57页 |
| ·特征参数的选取对系统的影响 | 第54页 |
| ·高斯混合模型阶数对系统的影响 | 第54-55页 |
| ·训练心音长度对系统性能的影响 | 第55-56页 |
| ·GMM 与ANN 的识别结果对比 | 第56-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 6 总结和展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58-59页 |
| ·后续工作展望 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 附录 | 第65页 |
| A.攻读硕士学位期间发表的论文 | 第65页 |
| B.攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第65页 |
| C.攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第65页 |
