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胎儿心电提取和胎心率变异分析算法研究

摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
第1章 绪论第12-23页
    1.1 研究背景和研究意义第12-17页
    1.2 国内外研究发展现状第17-21页
        1.2.1 多导联胎儿心电提取算法第17-19页
        1.2.2 单导联胎儿心电提取算法第19-20页
        1.2.3 胎心率变异分析算法第20-21页
    1.3 论文主要内容第21-22页
    1.4 论文的主要组织结构第22-23页
第2章 胎儿心电分析基础理论第23-29页
    2.1 胎儿心电的产生第23页
    2.2 胎儿心电的形态及特点第23-25页
    2.3 腹部心电信号的特点第25-26页
    2.4 胎心率变异分析第26-27页
    2.5 数据来源第27-28页
        2.5.1 合成数据第27页
        2.5.2 临床数据第27-28页
    2.6 临床信号实验性能指标第28页
    2.7 本章小结第28-29页
第3章 多导联胎儿心电提取算法第29-47页
    3.1 独立分量分析算法第29-33页
        3.1.1 独立分量分析算法基本原理及数学模型第29-30页
        3.1.2 独立分量分析的预处理第30-31页
        3.1.3 基于峭度的Fast ICA算法第31-32页
        3.1.4 基于负熵的Fast ICA算法第32-33页
    3.2 混沌MBFGS胎儿心电提取算法第33-40页
        3.2.1 牛顿迭代法第33-34页
        3.2.2 拟牛顿算法第34-36页
        3.2.3 混沌优化算法第36页
        3.2.4 混沌MBFGS算法第36-37页
        3.2.5 合成信号算法验证第37-40页
    3.3 临床信号实验与分析第40-46页
    3.4 本章小结第46-47页
第4章 单导联胎儿心电提取算法第47-67页
    4.1 贝叶斯滤波算法第47-51页
        4.1.1 贝叶斯滤波理论第47页
        4.1.2 卡尔曼滤波第47-49页
        4.1.3 扩展卡尔曼滤波第49-51页
        4.1.4 扩展卡尔曼平滑第51页
    4.2 心电信号动态模型第51-54页
        4.2.1 基本心电信号动态模型第51-53页
        4.2.2 改进腹部心电动态模型第53页
        4.2.3 改进腹部心电观测方程第53-54页
    4.3 并行边缘粒子滤波算法第54-60页
        4.3.1 粒子滤波第54-56页
        4.3.2 边缘粒子滤波第56页
        4.3.3 基于par-MPF的胎儿心电提取算法第56-58页
        4.3.4 合成信号算法验证第58-60页
    4.4 临床信号实验与分析第60-66页
    4.5 本章小结第66-67页
第5章 胎心率变异分析算法第67-78页
    5.1 引言第67页
    5.2 希尔伯特黄变换理论第67-69页
        5.2.1 经验模式分解第67-68页
        5.2.2 希尔伯特变换第68-69页
        5.2.3 希尔伯特谱和边界谱第69页
    5.3 基于希尔伯特黄变换的胎心率变异分析第69-77页
        5.3.1 胎儿心电R峰定位第69-71页
        5.3.2 胎心率变异信号预处理第71-72页
        5.3.3 胎心率变异分析第72-77页
    5.4 本章小结第77-78页
第6章 总结与展望第78-80页
    6.1 工作总结第78-79页
    6.2 展望第79-80页
致谢第80-81页
参考文献第81-86页
附录第86页

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