面向运动强度监测的经颅多普勒超声软件系统开发
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 课题研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及分析 | 第12-13页 |
| 1.2.1 经颅多普勒研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 运动强度监测研究现状 | 第13页 |
| 1.3 本文主要的研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 经颅多普勒系统的理论基础 | 第16-29页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 普通经颅多普勒模式 | 第16-25页 |
| 2.2.1 壁滤波 | 第17-19页 |
| 2.2.2 频谱变换 | 第19-22页 |
| 2.2.3 包络提取 | 第22-25页 |
| 2.3 M-模经颅多普勒模式 | 第25-28页 |
| 2.3.1 壁滤波 | 第25-26页 |
| 2.3.2 血流平均速度估计 | 第26-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 基于SVM的运动强度监测算法研究 | 第29-39页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 SVM算法原理 | 第29-32页 |
| 3.3 实验数据采集及预处理 | 第32-34页 |
| 3.3.1 实验数据采集 | 第32-34页 |
| 3.3.2 实验数据预处理 | 第34页 |
| 3.4 运动强度监测的特征选择 | 第34-36页 |
| 3.5 特征选择及分类结果 | 第36-37页 |
| 3.5.1 特征选择结果及分析 | 第36-37页 |
| 3.5.2 分类结果及分析 | 第37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 Android平台客户端软件开发 | 第39-56页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 软件整体架构设计 | 第39-40页 |
| 4.3 软件界面设计与实现 | 第40-49页 |
| 4.3.1 软件整体界面设计与实现 | 第41-42页 |
| 4.3.2 经颅多普勒全局页面设计与实现 | 第42-45页 |
| 4.3.3 经颅多普勒频谱页面设计与实现 | 第45-47页 |
| 4.3.4 数据可视化页面设计与实现 | 第47-48页 |
| 4.3.5 登录页面设计与实现 | 第48页 |
| 4.3.6 注册页面设计与实现 | 第48-49页 |
| 4.4 经颅多普勒模块开发 | 第49-52页 |
| 4.4.1 经颅多普勒模块的程序架构 | 第49-50页 |
| 4.4.2 经颅多普勒模块的线程结构 | 第50-51页 |
| 4.4.3 经颅多普勒模块的缓存结构 | 第51-52页 |
| 4.5 运动强度监测模块开发 | 第52-53页 |
| 4.6 Android客户端数据库模块开发 | 第53-55页 |
| 4.6.1 数据库框架的选择 | 第53页 |
| 4.6.2 数据库设计与实现 | 第53-55页 |
| 4.7 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 Web平台服务器端软件开发 | 第56-70页 |
| 5.1 引言 | 第56页 |
| 5.2 软件整体架构设计 | 第56-58页 |
| 5.2.1 HTTP协议与Web服务器 | 第56-57页 |
| 5.2.2 服务器端软件架构设计 | 第57-58页 |
| 5.3 账号管理模块开发 | 第58-61页 |
| 5.3.1 登录验证模块 | 第58-60页 |
| 5.3.2 账号注册模块 | 第60-61页 |
| 5.4 Web服务器数据库模块开发 | 第61-63页 |
| 5.4.1 数据库框架的选择 | 第61-62页 |
| 5.4.2 数据库设计与实现 | 第62-63页 |
| 5.5 数据同步模块设计与实现 | 第63-67页 |
| 5.5.1 数据同步算法研究 | 第63-65页 |
| 5.5.2 数据传输格式设计 | 第65-66页 |
| 5.5.3 数据同步模块实现 | 第66-67页 |
| 5.6 数据挖掘接口设计与实现 | 第67-68页 |
| 5.7 本章小结 | 第68-70页 |
| 结论 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-76页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第76-78页 |
| 致谢 | 第78页 |
