基于数学形态学和SOM网络的心拍检测分类算法研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·心电图基本知识 | 第11-13页 |
| ·心律失常 | 第13-16页 |
| ·常见心律失常心电图 | 第13-15页 |
| ·AECG自动分析技术发展 | 第15-16页 |
| ·MIT-BIH心律失常数据库 | 第16页 |
| ·论文的主要内容安排 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 AECG自动分析技术现状 | 第18-26页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·AECG自动分析预处理技术 | 第18-21页 |
| ·心电信号的噪声干扰 | 第18-20页 |
| ·预处理技术 | 第20-21页 |
| ·AECG自动分析波形检测技术 | 第21-23页 |
| ·QRS波检测技术 | 第21-23页 |
| ·P波和T波检测技术 | 第23页 |
| ·AECG自动分析分类识别技术 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于数学形态学的QRS波差位波峰提取算法 | 第26-42页 |
| ·引言 | 第26页 |
| ·数学形态学 | 第26-30页 |
| ·数学形态学简介 | 第26页 |
| ·结构元素 | 第26-27页 |
| ·数学形态学基本运算 | 第27-28页 |
| ·波峰波谷提取算法(PVE算法) | 第28-30页 |
| ·基于差位波峰波谷提取的QRS波检测算法 | 第30-41页 |
| ·心电信号预处理 | 第31-32页 |
| ·PDE算法提出 | 第32-37页 |
| ·判别规则 | 第37-38页 |
| ·算法实验结果 | 第38-41页 |
| ·本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于SOM网络的快速心拍模板分类算法 | 第42-55页 |
| ·引言 | 第42页 |
| ·聚类分析 | 第42-45页 |
| ·聚类分析概述 | 第42页 |
| ·聚类分析的相似性度量 | 第42-44页 |
| ·常用聚类分析方法 | 第44-45页 |
| ·自组织映射神经网络 | 第45-47页 |
| ·SOM网络模型 | 第45-46页 |
| ·SOM网络运行原理 | 第46页 |
| ·SOM网络学习算法 | 第46-47页 |
| ·基于SOM快速心拍模板分类算法 | 第47-54页 |
| ·心电特征参数提取 | 第48-49页 |
| ·特征参数归一化处理 | 第49页 |
| ·SOM网络心拍模板分类 | 第49-51页 |
| ·快速凝聚聚类算法 | 第51-53页 |
| ·算法时间性能评估 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 算法临床应用 | 第55-60页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·AECG自动分析系统 | 第55-56页 |
| ·算法临床应用 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 总结和展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 作者简历 | 第68页 |
