| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-16页 |
| ·课题研究的意义 | 第7-9页 |
| ·脉象信号分析 | 第9-10页 |
| ·小波分析和概率神经网络的发展及国内外研究现状 | 第10-14页 |
| ·本论文的主要研究工作 | 第14-16页 |
| 2 小波分析基本理论 | 第16-30页 |
| ·连续小波变换与测不准原理的关系 | 第16-19页 |
| ·小波的定义 | 第16页 |
| ·测不准原理 | 第16-17页 |
| ·小波分析和测不准原理的关系 | 第17-19页 |
| ·连续时间信号的离散小波变换 | 第19-20页 |
| ·常用小波 | 第20-24页 |
| ·多分辨率分析 | 第24-30页 |
| ·多分辨率分析的定义 | 第24-25页 |
| ·Mallat 算法 | 第25-27页 |
| ·多分辨率分析的矩阵表示 | 第27-28页 |
| ·尺度滤波器的性质 | 第28-29页 |
| ·离散时间信号小波变换的初值及其边界问题 | 第29-30页 |
| 3 脉象信号的多分辨率分析 | 第30-41页 |
| ·脉博波及分析吸毒者脉象信号的意义 | 第30-31页 |
| ·脉博波的形成 | 第30页 |
| ·分析吸毒者脉象信号的意义 | 第30-31页 |
| ·脉象信号的采集与脉波的选取 | 第31-32页 |
| ·脉象信号的采集 | 第31页 |
| ·脉波的选取 | 第31-32页 |
| ·海洛因吸毒者脉象信号的特征向量提取方法一 | 第32-35页 |
| ·软件编制一 | 第35页 |
| ·海洛因吸毒者脉象信号特征向量提取方法二 | 第35-37页 |
| ·软件编制二 | 第37-38页 |
| ·海洛因吸毒者脉象信号特征向量提取方法三 | 第38-40页 |
| ·软件编制三 | 第40页 |
| ·小论 | 第40-41页 |
| 4 人工神经网络的基本概念和基础理论 | 第41-55页 |
| ·人工神经网络的基本原理 | 第41-50页 |
| ·生物神经元简介 | 第41页 |
| ·人工神经元模型和网络结构 | 第41-47页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第47-49页 |
| ·神经网络的分类 | 第49-50页 |
| ·概率神经网络 | 第50-55页 |
| ·概率神经网络的结构 | 第50-51页 |
| ·PNN 网络的学习算法 | 第51-55页 |
| 5 概率神经网络在脉象信号识别中的应用 | 第55-61页 |
| ·实验四：在提取特征向量的基础上利用概率神经网络识别分类 | 第55-58页 |
| ·实验步骤 | 第55-57页 |
| ·软件编制 | 第57页 |
| ·实验四的结论 | 第57-58页 |
| ·直接在原始数据基础上利用概率神经网络识别分类 | 第58-60页 |
| ·实验五步骤 | 第58页 |
| ·实验六步骤 | 第58-59页 |
| ·实验七步骤 | 第59-60页 |
| ·小论 | 第60-61页 |
| 6 结论与展望 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 附录 | 第66页 |