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 |