改进的模糊ARTMAP算法在心电图ST段分类中的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| Contents | 第9-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-16页 |
| ·本课题研究意义 | 第11-12页 |
| ·心电信号识别技术概述 | 第12-13页 |
| ·利用神经网络实现ECG自动识别 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作及章节安排 | 第14-16页 |
| 第2章 心电图ST段提取及其形态分析 | 第16-29页 |
| ·小波变换理论 | 第16-17页 |
| ·小波变换检测ST段特征点 | 第17-23页 |
| ·多孔算法及二次样条小波 | 第17-20页 |
| ·R波峰值点的检测 | 第20-22页 |
| ·ST段特征点的检测 | 第22-23页 |
| ·ST段形态分析 | 第23-25页 |
| ·ST段形态识别方法 | 第25-27页 |
| ·ST形态识别结果 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 模糊自适应共振理论映射分类器 | 第29-40页 |
| ·Fuzzy ARTMAP发展历程 | 第29-30页 |
| ·Fuzzy ARTMAP | 第30-33页 |
| ·Fuzzy ARTMAP网络结构 | 第31-32页 |
| ·Fuzzy ARTMAP学习算法 | 第32-33页 |
| ·Fuzzy ARTMAP分类器动态特性分析 | 第33-36页 |
| ·调整参数和警戒参数的选择 | 第33-34页 |
| ·模糊ART分类器的几何解释 | 第34-36页 |
| ·简化的Fuzzy ARTMAP分类器 | 第36-38页 |
| ·SFAM网络结构 | 第36-37页 |
| ·SFAM学习算法 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第4章 改进的简化Fuzzy ARTMAP | 第40-58页 |
| ·MSFAM网络结构 | 第40-41页 |
| ·MSFAM学习算法 | 第41-44页 |
| ·MSFAM测试算法 | 第44页 |
| ·MSFAM网络特点 | 第44-45页 |
| ·隶属函数说明 | 第45-49页 |
| ·模拟实验 | 第49-56页 |
| ·二维数据-579 | 第49-52页 |
| ·二维数据-双螺旋 | 第52-56页 |
| ·本章小结 | 第56-58页 |
| 第5章 基于MSFAM的心电图ST段分类 | 第58-62页 |
| ·MIT/BIH数据库简介 | 第58-59页 |
| ·实验方法及结果分析 | 第59-62页 |
| 第6章 结论和展望 | 第62-64页 |
| ·结论 | 第62-63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第69页 |
