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基于心电动力学图的远程心肌缺血检测系统的设计与实现

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第10-14页
    1.1 研究背景和意义第10-11页
    1.2 研究现状第11-12页
    1.3 本文结构第12-14页
第二章 预备知识第14-31页
    2.1 心电相关知识第14-17页
        2.1.1 心电图第14-15页
        2.1.2 心电向量图第15-17页
    2.2 确定学习理论第17-22页
        2.2.1 RBF神经网络第17-19页
        2.2.2 RBF持续激励条件第19-20页
        2.2.3 动态模式识别第20-21页
        2.2.4 离散确定学习第21-22页
        2.2.5 基于确定学习的心肌缺血检测第22页
    2.3 安卓系统第22-26页
        2.3.1 Activity组件第24-25页
        2.3.2 Service组件第25页
        2.3.3 ContentProvider组件第25-26页
        2.3.4 Broadcast组件第26页
    2.4 Spring框架第26-29页
    2.5 小结第29-31页
第三章 系统框架设计第31-39页
    3.1 客户端设计第32-34页
        3.1.1 查询部分设计第32页
        3.1.2 缓存设计第32-34页
        3.1.3 分析报告设计第34页
        3.1.4 个人中心设计第34页
    3.2 服务器设计第34-36页
        3.2.1 心电动力学图计算设计第35页
        3.2.2 心率计算设计第35-36页
        3.2.3 数据存储设计第36页
    3.3 数据传输设计第36-38页
        3.3.1 字符数据传输设计第36-37页
        3.3.2 文件数据传输设计第37-38页
    3.4 小结第38-39页
第四章 系统实现第39-51页
    4.1 服务器的实现第40-44页
        4.1.1 配置开发环境第40-42页
        4.1.2 心率计算实现第42-43页
        4.1.3 心电动力学图计算实现第43-44页
        4.1.4 数据存储实现第44页
    4.2 客户端的实现第44-50页
        4.2.1 查询部分的实现第46-47页
        4.2.2 缓存的实现第47-48页
        4.2.3 分析报告的实现第48-50页
        4.2.4 个人中心实现第50页
    4.3 小结第50-51页
第五章 系统整体测试第51-59页
    5.1 查询部分测试第52-53页
    5.2 缓存测试第53-55页
    5.3 分析报告测试第55-57页
    5.4 个人中心测试第57-58页
    5.5 小结第58-59页
结论与展望第59-61页
参考文献第61-64页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第64-65页
致谢第65-66页
附件第66页

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