基于小波分析的口腔气味病理特征提取与诊断方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| ·中医闻诊与呼吸诊断 | 第8-9页 |
| ·电子鼻系统介绍 | 第9-16页 |
| ·电子鼻系统原理及研究现状 | 第9-11页 |
| ·利用电子鼻进行闻诊的现状 | 第11-13页 |
| ·电子鼻系统中气味信号特征提取算法的研究 | 第13-16页 |
| ·本文的主要内容与结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 电子鼻系统的改进与优化设计实现 | 第18-26页 |
| ·引言 | 第18-19页 |
| ·电子鼻系统硬件改进 | 第19-23页 |
| ·信号感应模块 | 第20-21页 |
| ·信号测量模块 | 第21-22页 |
| ·信号调理模块 | 第22-23页 |
| ·口腔气体收集 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 电子鼻数据预处理及软件系统 | 第26-34页 |
| ·数据预处理介绍 | 第26-31页 |
| ·基线校正 | 第26-28页 |
| ·数据压缩 | 第28-29页 |
| ·规范化 | 第29-31页 |
| ·电子鼻系统的软件系统 | 第31-32页 |
| ·本章小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于小波分析的特征提取方法 | 第34-44页 |
| ·引言 | 第34-36页 |
| ·小波分析概述 | 第36-42页 |
| ·连续小波变换与离散小波变换 | 第36-38页 |
| ·多分辨率分析 | 第38-40页 |
| ·离散序列的小波分解与重构 | 第40-42页 |
| ·小波分析提取特征 | 第42-44页 |
| 第5章 气体样本分类的实验结果与分析 | 第44-52页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·分类方法介绍 | 第44-47页 |
| ·主成分分析 | 第44-46页 |
| ·KNN分类方法 | 第46-47页 |
| ·闻诊的实验与分析 | 第47-50页 |
| ·肾病诊断实验设计及结果 | 第47-49页 |
| ·糖尿病诊断实验设计及结果 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
