基于神经网络的心电图身份识别研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-25页 |
| ·概述 | 第12-13页 |
| ·心电图身份识别可行性分析及意义 | 第13-18页 |
| ·ECG产生原理及采集 | 第14-16页 |
| ·ECG身份识别可行性分析 | 第16-18页 |
| ·ECG身份识别的现实意义 | 第18页 |
| ·国内外研究现状 | 第18-23页 |
| ·基于特征点提取的ECG身份识别 | 第18-20页 |
| ·基于波形提取的ECG身份识别 | 第20-23页 |
| ·本文数据来源 | 第23页 |
| ·本文主要工作 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第2章 小波变换理论 | 第25-34页 |
| ·小波变换 | 第25-28页 |
| ·连续小波变换 | 第25-27页 |
| ·离散小波变换 | 第27-28页 |
| ·多分辨率分析 | 第28-30页 |
| ·Mallat算法和atrous算法 | 第30-33页 |
| ·Mallat算法 | 第30-31页 |
| ·atrous算法 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 ECG信号预处理及特征点提取 | 第34-55页 |
| ·小波基的选择 | 第34-36页 |
| ·ECG信号的预处理 | 第36-43页 |
| ·滤除高频噪声 | 第37-40页 |
| ·滤除低频噪声 | 第40-43页 |
| ·ECG信号奇异点分析 | 第43-46页 |
| ·ECG信号特征点提取 | 第46-54页 |
| ·QRS波特征点提取 | 第47-50页 |
| ·P波和T波特征点提取 | 第50-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于神经网络的ECG身份识别 | 第55-74页 |
| ·ECG特征权重分析 | 第55-58页 |
| ·线性判别式分析 | 第56-57页 |
| ·特征权重分析 | 第57-58页 |
| ·神经网络分类器设计 | 第58-62页 |
| ·神经网络的选择 | 第58-59页 |
| ·BP神经网络分类器设计 | 第59-62页 |
| ·基于BP神经网络的ECG身份识别 | 第62页 |
| ·GA优化的BP网络ECG身份识别 | 第62-66页 |
| ·GA优化BP算法 | 第63-64页 |
| ·实验结果及分析 | 第64-66页 |
| ·DNA优化的BP网络ECG身份识别 | 第66-72页 |
| ·DNA优化BP算法 | 第68-70页 |
| ·实验结果及分析 | 第70-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 结论与展望 | 第74-76页 |
| ·结论 | 第74-75页 |
| ·展望 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 个人简历、发表的学术论文及研究成果 | 第80页 |
