多路脉象信号的特征提取与模式分类

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第1章 绪论	第7-13页
·课题来源	第7页
·课题背景及研究目的和意义	第7-9页
·课题背景	第7-8页
·研究目的和意义	第8-9页
·国内外研究现状	第9-11页
·本文的主要研究内容	第11-13页
第2章 多路脉象信号的采集及预处理	第13-34页
·引言	第13页
·多路脉象信号的采集	第13-15页
·本文使用的脉象数据	第15-16页
·多路脉象数据的预处理	第16-32页
·基于小波包变换的脉象信号去噪声	第16-23页
·用LIP算法改进的去基线漂移算法	第23-28页
·基于ICA变换的多路脉象信号恢复	第28-32页
·本章小结	第32-34页
第3章 多路脉象信号的特征提取	第34-45页
·引言	第34页
·ILP算法提取时域特征	第34-39页
·时域特征及其生理意义	第34-36页
·ILP算法	第36-39页
·脉搏波宽度特征的定义和提取	第39-41页
·其他特征的提取	第41-43页
·面积特征的提取	第41页
·频域特征的提取	第41-42页
·相对强度特征的提取	第42-43页
·本章小结	第43-45页
第4章 多路脉象信号的分类	第45-58页
·引言	第45页
·小样本与留一法	第45-46页
·支持向量机多路脉象信号的分类	第46-49页
·支持向量机(SVM)	第46-48页
·用SVM对多路脉象信号进行分类及结果	第48-49页
·神经网络多路脉象信号分类	第49-52页
·神经网络(ANN)和BP算法	第49-51页
·多路脉象信号的ANN分类及结果	第51-52页
·基于知识的神经网络多路脉象信号分类	第52-57页
·基于知识的神经网络	第52-54页
·基于知识的神经网络多路脉象信号分类	第54-57页
·本章小结	第57-58页
结论	第58-60页
参考文献	第60-65页
致谢	第65页