中文摘要 | 第3-4页 |
Abstract | 第4-5页 |
第一章 引言 | 第8-12页 |
1.1 研究背景与意义 | 第8-10页 |
1.2 论文主要研究内容 | 第10页 |
1.3 论文结构 | 第10-11页 |
1.4 小结 | 第11-12页 |
第二章 全方向M型心动图传统技术研究 | 第12-20页 |
2.1 心动图运动状态提取传统算法概述 | 第12-13页 |
2.2 心动图运动曲线提取技术传统算法 | 第13-17页 |
2.3 心动图运动曲线滤波传统算法 | 第17-18页 |
2.4 动态信息提取传统算法 | 第18-19页 |
2.5 小结 | 第19-20页 |
第三章 状态估计在全方向M型心动图的应用研究 | 第20-27页 |
3.1 心动图运动状态提取传统技术局限性分析 | 第20-23页 |
3.2 状态估计在心动图应用中的研究 | 第23-25页 |
3.3 小结 | 第25-27页 |
第四章 基于蚁群算法的心动图边缘区域提取技术研究 | 第27-38页 |
4.1 蚁群算法概述 | 第27-28页 |
4.2 常用蚁群算法 | 第28-31页 |
4.3 基于蚁群算法的边缘检测传统算法概述 | 第31-32页 |
4.4 基于蚁群算法的心动图运动区域提取算法 | 第32-37页 |
4.5 小结 | 第37-38页 |
第五章 全方向M型心动图运动状态精确提取技术研究与实现 | 第38-49页 |
5.1 卡尔曼滤波概述 | 第38-39页 |
5.2 非线性卡尔曼滤波 | 第39-41页 |
5.3 带鲁棒性的卡尔曼滤波 | 第41-45页 |
5.4 心动图运动状态精确提取模型建立及估计方法 | 第45-48页 |
5.5 小结 | 第48-49页 |
第六章 实验与分析 | 第49-58页 |
6.1 论文算法仿真实验 | 第49-51页 |
6.2 论文算法心动图运动状态提取结果及对比分析 | 第51-57页 |
6.3 小结 | 第57-58页 |
讨论与展望 | 第58-60页 |
参考文献 | 第60-64页 |
致谢 | 第64-65页 |
在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第65页 |