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基于小波和HHT的心音信号分析与识别

摘要第1-5页
Abstract第5-7页
目录第7-9页
第1章 绪论第9-14页
   ·课题研究的目的和意义第9-10页
   ·心音信号分析的发展和研究现状第10-12页
   ·论文的主要研究工作和章节内容第12-14页
     ·心音信号的分析与识别流程第12-13页
     ·论文的章节主要内容第13-14页
第2章 基于小波的心音信号分析与去噪第14-23页
   ·连续和离散小波变换第14-15页
     ·连续小波变换第14-15页
     ·离散小波变换第15页
   ·心音信号的小波分解与重构仿真实现第15-18页
   ·心音信号的小波闽值去噪方法及仿真实现第18-22页
     ·传统的小波闽值去噪方法第18-19页
     ·改进的新闽值函数去噪方法第19-20页
     ·去噪的仿真实验及分析第20-22页
   ·本章小结第22-23页
第3章 基于HHT的心音信号分析与频域特征提取第23-37页
   ·心音信号的经典时频分析方法及仿真实现第23-27页
     ·基于STFT的心音信号分析第23-25页
     ·基于Wigner-Ville分布(WVD)的心音信号分析第25-27页
   ·HHT的基本原理第27-30页
     ·希尔伯特变换第27-28页
     ·固有模态函数IMF第28页
     ·经验模态分解EMD第28-29页
     ·希尔伯特谱与边界谱第29-30页
   ·基于HHT的心音信号分析第30-33页
   ·心音信号的频域特征参数提取第33-36页
   ·本章小结第36-37页
第4章 心音信号的自动分段及时域特征参数提取第37-44页
   ·心音信号分段算法流程第37-42页
     ·基于HHT的心音信号包络线提取第38-39页
     ·心音信号的分段策略与心音定位实现第39-42页
   ·心音信号的时域特征参数提取第42-43页
   ·本章小结第43-44页
第5章 基于SVM的心音信号识别第44-52页
   ·支持向量机原理分析第44-48页
     ·最优超平面第44-45页
     ·线性可分问题第45-46页
     ·线性不可分问题第46-47页
     ·核函数第47-48页
   ·心音信号的识别流程图第48页
   ·心音信号的分类识别实现第48-51页
   ·本章小结第51-52页
第6章 总结与展望第52-54页
   ·论文工作总结第52-53页
   ·未来工作展望第53-54页
致谢第54-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间发表的论文和参加的科研项目第59页
 一、攻读学位期间发表的论文第59页
 二、攻读学位期间参加的科研项目第59页

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