关于ECG信号处理与分析的研究
| 前言 | 第1-6页 |
| 第一章 课题相关背景 | 第6-12页 |
| 1．1 心电信号产生的生理机理 | 第6页 |
| 1．2 心电信号的特点 | 第6-7页 |
| 1．3 心电信号处理和分忻观状 | 第7-12页 |
| 1．3．1 心电信号的滤波处理 | 第8-9页 |
| 1．3．2 心电信号的识别与检测 | 第9-11页 |
| 1．3．3 心电信号的数据压缩处理 | 第11-12页 |
| 第二章 基于小波变换的ECG滤波 | 第12-21页 |
| 2．1 小波分析简介 | 第12-15页 |
| 2．1．1 一维连续小波变换 | 第12-13页 |
| 2．1．2 一维二进小波变换 | 第13页 |
| 2．1．3 多尺度分析 | 第13-14页 |
| 2．1．4 信号分解与合成 | 第14-15页 |
| 2．2 基于小波变换的心电信号滤波处理 | 第15-20页 |
| 2．2．1 小波分解算法 | 第15-16页 |
| 2．2．2 小波分解的阈值滤波效果 | 第16-20页 |
| 2．3 结论 | 第20-21页 |
| 第三章 基于小波神经网络的心电压缩研究 | 第21-28页 |
| 3．1 用于信号表示的小波神经网络模型 | 第21-23页 |
| 3．2 利用小波神经网络进行心电压缩 | 第23-25页 |
| 3．3 小波网络压缩模板 | 第25-28页 |
| 3．3．1 优化初始值 | 第25页 |
| 3．3．2 构造压缩模板 | 第25-27页 |
| 3．3．3 结论 | 第27-28页 |
| 第四章 基于小波神经网络的心电信号分类研究 | 第28-37页 |
| 4．1 用于数据分类的小波神经网络 | 第28-29页 |
| 4．2 小波神经网络作为信号分类的特点与算法 | 第29-31页 |
| 4．3 小波网络对心电的分类效果 | 第31-33页 |
| 4．4 结论 | 第33-37页 |
