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基于VAG信号分析的膝关节损伤检测与辅助诊断

摘要第2-3页
Abstract第3-4页
1 绪论第7-14页
    1.1 课题研究背景及意义第7-10页
    1.2 膝关节摆动信号第10-12页
        1.2.1 国内外研究现状第10-12页
        1.2.2 存在的问题第12页
    1.3 本文主要工作与成果第12页
    1.4 本文结构安排第12-14页
2 膝关节摆动信号研究方法第14-22页
    2.1 VAG信号预处理第14-15页
    2.2 VAG信号特征提取方法第15-20页
        2.2.1 基于时频分析的特征提取第15-16页
        2.2.2 基于时域分析的特征提取第16-17页
        2.2.3 基于统计分析的特征提取第17-18页
        2.2.4 基于非线性分析的特征提取第18-20页
    2.3 分类器第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
3 膝关节摆动信号的获取与预处理过程第22-36页
    3.1 膝关节摆动信号的获取与数据描述第22-24页
    3.2 改进的集成经验模态分解结合小波阈值联合去噪第24-33页
        3.2.1 集成经验模态分解第24-26页
        3.2.2 分形标度指数第26-28页
        3.2.3 改进的基于EEMD的小波阈值去噪第28-33页
    3.3 实验与结果分析第33-35页
    3.4 本章小结第35-36页
4 膝关节摆动信号的特征提取与分类第36-46页
    4.1 膝关节摆动信号的特征提取方法第36-38页
    4.2 新的膝关节摆动信号特征提取方法第38-43页
        4.2.1 多重分形去趋势波动分析第38-40页
        4.2.2 实验与结果分析第40-43页
    4.3 膝关节摆动信号分类方法第43-45页
        4.3.1 基于支持向量机的膝关节摆动信号分类第44页
        4.3.2 实验与结果分析第44-45页
    4.4 本章小节第45-46页
5 膝关节关节炎患病程度分析第46-54页
    5.1 膝关节关节炎患病程度的特征分析第46-51页
        5.1.1 膝关节信号功率谱相关性分析第46-47页
        5.1.2 基于切片小波变换的膝关节信号重构第47-49页
        5.1.3 实验与结果分析第49-51页
    5.2 膝关节关节炎患病程度的特征提取第51-53页
        5.2.1 基于多重分形去趋势波动分析的特征提取第52页
        5.2.2 实验与结果分析第52-53页
    5.3 本章小节第53-54页
结论第54-55页
参考文献第55-59页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第59-60页
致谢第60-62页

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