基于心电脉搏信号的睡意检测与识别方法研究
| 目录 | 第1-7页 |
| 摘要 | 第7-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-20页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第13-15页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·课题研究的意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·主观感觉询问表评价法 | 第15-16页 |
| ·基于人体物理反应的睡意检测研究 | 第16页 |
| ·基于生物化学法的睡意检测研究 | 第16页 |
| ·基于生理参数的睡意检测研究 | 第16-18页 |
| ·本文研究内容 | 第18-20页 |
| 第2章 睡意检测实验 | 第20-25页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·实验对象 | 第20-21页 |
| ·实验仪器 | 第21-22页 |
| ·数据采集 | 第22-23页 |
| ·实验注意事项 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 心电脉搏信号预处理 | 第25-36页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·心电信号预处理 | 第25-33页 |
| ·零相位数字滤波器和椭圆带阻滤波器降噪 | 第25-28页 |
| ·整系数滤波器降噪 | 第28-31页 |
| ·小波变换降噪 | 第31-33页 |
| ·脉搏信号预处理 | 第33-35页 |
| ·零相位数字滤波器降噪 | 第33-34页 |
| ·小波变换降噪 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第4章 心电脉搏信号特征提取与选择 | 第36-51页 |
| ·引言 | 第36页 |
| ·基于时域-频域的心电脉搏信号特征提取 | 第36-41页 |
| ·心电信号时域特征 | 第36-38页 |
| ·心电信号频域特征 | 第38-39页 |
| ·脉搏信号时域特征 | 第39-41页 |
| ·基于小波变换的心电脉搏信号特征提取 | 第41-44页 |
| ·基于多尺度熵的心电脉搏信号特征提取 | 第44-48页 |
| ·多尺度熵介绍 | 第44-47页 |
| ·心电脉搏信号多尺度熵分析 | 第47-48页 |
| ·特征选择 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 心电脉搏信号特征分类 | 第51-60页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·线性判别式分析 | 第51-52页 |
| ·支持向量机分析 | 第52-58页 |
| ·支持向量机分类原理 | 第52-53页 |
| ·交叉验证和网格搜索法参数寻优 | 第53-55页 |
| ·遗传算法参数寻优 | 第55-56页 |
| ·粒子群优化法参数寻优 | 第56-57页 |
| ·三种寻优方法比较 | 第57-58页 |
| ·特征分类 | 第58-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第70-71页 |
| 附录B 主观评定量表 | 第71-74页 |
| B.1 亚健康状况自评表 | 第71-72页 |
| B.2 匹兹堡睡眠质量指数自评表 | 第72-73页 |
| B.3 匹兹堡睡眠质量指数自评表评分标准 | 第73-74页 |
| B.4 斯坦福嗜睡量表(SSS) | 第74页 |
