| 作者简介 | 第2-4页 |
| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第9-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第13-15页 |
| 1.2 相关技术及研究进展 | 第15-18页 |
| 1.2.1 经穴电信号特性分析技术 | 第15-17页 |
| 1.2.2 经穴电信号的模式分类技术 | 第17-18页 |
| 1.3 本论文的研究内容及安排 | 第18-20页 |
| 本章参考文献 | 第20-23页 |
| 第二章 基于卡尔曼滤波器的经穴电信号预处理研究 | 第23-37页 |
| 2.1 经穴电信号采集及快速滤波 | 第23-27页 |
| 2.1.1 经穴电信号的产生原理 | 第23-24页 |
| 2.1.2 经穴电信号的采集及干扰 | 第24-25页 |
| 2.1.3 经穴电信号的快速滤波处理 | 第25-27页 |
| 2.2 卡尔曼滤波器的设计及应用 | 第27-30页 |
| 2.2.1 动态数学模型的建立 | 第27-28页 |
| 2.2.2 基于新息过程的卡尔曼滤波求解 | 第28-29页 |
| 2.2.3 经穴电信号的卡尔曼滤波实验及分析 | 第29-30页 |
| 2.3 基于鲁棒卡尔曼滤波器的经络电信号辨识 | 第30-35页 |
| 2.3.1 不确定模型的构建 | 第30-31页 |
| 2.3.2 系统辨识模型参数的估计 | 第31-32页 |
| 2.3.3 经穴电信号模型参数的估计 | 第32-33页 |
| 2.3.4 实验比较及分析 | 第33-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35页 |
| 本章参考文献 | 第35-37页 |
| 第三章 经穴电信号的时频特性分析 | 第37-66页 |
| 3.1 SFTF变换 | 第37-46页 |
| 3.1.1 Fourier变换 | 第37-39页 |
| 3.1.2 STFT变换 | 第39-41页 |
| 3.1.3 窗函数及窗口宽度的选择 | 第41-43页 |
| 3.1.4 经穴电信号的STFT及其实现 | 第43-46页 |
| 3.2 小波变换算法 | 第46-52页 |
| 3.2.1 小波变换 | 第46-47页 |
| 3.2.2 Morlet小波 | 第47页 |
| 3.2.3 连续Morlet小波变换 | 第47-48页 |
| 3.2.4 连续小波变换的性质 | 第48-50页 |
| 3.2.5 经穴电信号的小波变换分析 | 第50-52页 |
| 3.3 Wigner分布 | 第52-57页 |
| 3.3.1 定义 | 第52-53页 |
| 3.3.2 WVD的性质 | 第53-54页 |
| 3.3.3 WVD的缺点 | 第54页 |
| 3.3.4 Wigner分布的实现 | 第54-55页 |
| 3.3.5 交叉干扰项行为 | 第55页 |
| 3.3.6 经穴电信号的Wigner分布 | 第55-57页 |
| 3.4 动态时频分析 | 第57-63页 |
| 3.4.1 基于Gabor变换的动态时频分析 | 第57页 |
| 3.4.2 基于小波熵的动态时频分析 | 第57-61页 |
| 3.4.3 实验分析 | 第61-63页 |
| 3.5 本章小结 | 第63-64页 |
| 本章参考文献 | 第64-66页 |
| 第四章 经穴电信号的高阶谱分析 | 第66-94页 |
| 4.1 高阶矩与高阶累积量 | 第67-70页 |
| 4.1.1 高阶矩与高阶累积量的定义 | 第67-69页 |
| 4.1.2 高阶矩与高阶累积量的性质 | 第69-70页 |
| 4.2 高阶谱 | 第70-86页 |
| 4.2.1 高阶谱的定义 | 第70-71页 |
| 4.2.2 双谱的性质 | 第71-72页 |
| 4.2.3 双谱的估计算法 | 第72-75页 |
| 4.2.4 1(1/2)切片谱算法 | 第75-76页 |
| 4.2.5 经穴电信号的双谱及切片谱分析 | 第76-86页 |
| 4.3 Wigner时变高阶谱 | 第86-91页 |
| 4.3.1 Wigner时变高阶谱的定义 | 第86-88页 |
| 4.3.2 Wigner双谱对角切片算法 | 第88-89页 |
| 4.3.3 经穴电信号的Wigner时变高阶谱分析 | 第89-91页 |
| 4.4 本章小结 | 第91页 |
| 本章参考文献 | 第91-94页 |
| 第五章 经穴电信号的非线性动力学特性分析 | 第94-112页 |
| 5.1 替代数据法 | 第94-98页 |
| 5.1.1 零假设与生成替代数据 | 第95-96页 |
| 5.1.2 检验统计量 | 第96-97页 |
| 5.1.3 经穴电信号的非线性检测 | 第97-98页 |
| 5.2 相空间重构 | 第98-104页 |
| 5.2.1 时间延迟τ的确定 | 第99-100页 |
| 5.2.2 嵌入维数的确定 | 第100-101页 |
| 5.2.3 经穴电信号的相空间重构 | 第101-104页 |
| 5.3 混沌特征量 | 第104-107页 |
| 5.3.1 关联维 | 第104-105页 |
| 5.3.2 Lyapunov指数 | 第105-106页 |
| 5.3.3 近似熵 | 第106-107页 |
| 5.4 实验分析 | 第107-109页 |
| 5.5 本章小结 | 第109页 |
| 本章参考文献 | 第109-112页 |
| 第六章 基于神经网络与支持向量机的经穴电信号分类算法研究 | 第112-136页 |
| 6.1 BP神经网络 | 第113-118页 |
| 6.1.1 BP神经网络基本理论 | 第114-117页 |
| 6.1.2 BP算法的不足与改进 | 第117-118页 |
| 6.2 进化神经网络 | 第118-120页 |
| 6.2.1 利用遗传算法优化神经网络权值 | 第118-119页 |
| 6.2.2 遗传算法优化神经网络结构 | 第119-120页 |
| 6.3 量子进化神经网络 | 第120-121页 |
| 6.4 SVM支持向量机 | 第121-124页 |
| 6.4.1 线性可分SVM | 第122-123页 |
| 6.4.2 近似线性可分SVM | 第123页 |
| 6.4.3 非线性SVM | 第123-124页 |
| 6.5 基于粒子群算法的SVM参数优化 | 第124-127页 |
| 6.5.1 粒子群算法 | 第124-126页 |
| 6.5.2 基于PSO的SVM参数优化算法 | 第126-127页 |
| 6.6 实验分析 | 第127-132页 |
| 6.7 本章小结 | 第132-133页 |
| 本章参考文献 | 第133-136页 |
| 第七章 结论与展望 | 第136-140页 |
| 7.1 工作总结 | 第136-138页 |
| 7.2 工作展望 | 第138-140页 |
| 致谢 | 第140-141页 |
| 攻读博士学位期间的研究成果 | 第141-142页 |