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心律失常ECG信号的多尺度时频特征提取与分析研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第1章 绪论第9-23页
    1.1 研究背景与目的意义第9-10页
    1.2 心电信号和心率变异性信号介绍第10-14页
        1.2.1 体表心电信号第10-12页
        1.2.2 心率变异性信号第12-14页
    1.3 心律失常和心率变异性研究进展第14-20页
        1.3.1 心律失常研究现状第14-15页
        1.3.2 心率变异性研究常用分析方法第15-20页
    1.4 研究内容和章节安排第20-23页
        1.4.1 研究内容第20-21页
        1.4.2 章节安排第21-23页
第2章 体表心电信号预处理与心率变异信号提取第23-31页
    2.1 引言第23页
    2.2 体表心电信号预处理第23-26页
    2.3 QRS波群定位与HRV信号提取第26-30页
    2.4 本章小结第30-31页
第3章 改进的多尺度熵算法在HRV信号分析中的应用第31-46页
    3.1 引言第31页
    3.2 相关理论基础第31-36页
        3.2.1 小波分析理论基础第31-34页
        3.2.2 Renyi信息熵理论基础第34页
        3.2.3 分类器相关基础第34-36页
    3.3 算法描述第36-37页
    3.4 基于多尺度Renyi熵的阵发性房颤识别第37-44页
        3.4.1 实验数据第38-39页
        3.4.2 实验验证及结果分析第39-44页
    3.5 本章小结第44-46页
第4章 改进的散点图区域熵算法在HRV分析中的应用第46-54页
    4.1 引言第46页
    4.2 散点图理论和分析基础第46-47页
    4.3 算法描述第47-50页
    4.4 基于改进的散点图区域熵的阵发性房颤识别第50-53页
        4.4.1 实验数据第50页
        4.4.2 结果分析第50-53页
    4.5 本章小结第53-54页
第5章 基于符号动力学的心律失常分析第54-66页
    5.1 引言第54页
    5.2 符号动力学基础理论第54页
    5.3 实验数据第54-55页
    5.4 基于HRV符号动力学的房颤自发终止预测第55-60页
        5.4.1 算法描述第56-57页
        5.4.2 结果分析第57-60页
    5.5 基于散点图符号序列熵算法的心律失常分析第60-65页
        5.5.1 算法描述第60-62页
        5.5.2 结果分析第62-65页
    5.6 本章小结第65-66页
第6章 总结和展望第66-68页
参考文献第68-75页
致谢第75页

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