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体震信息监测系统中的微弱信号检测与分析方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第1章 绪论第13-25页
   ·研究背景及意义第13-16页
   ·BCG信号研究现状第16-20页
     ·检测装置的发展第16页
     ·心脏功能的分析第16-18页
     ·多生理参数的提取第18-19页
     ·诊断系统的开发第19-20页
   ·微弱信号检测研究现状第20-22页
   ·主要研究内容第22-25页
第2章 BCG信号的产生与预处理第25-53页
   ·BCG信号的产生第25-36页
     ·BCG信号的生理基础第25-27页
     ·BCG信号的产生原理第27-30页
     ·BCG信号模型的建立第30-36页
   ·BCG信号的预处理第36-52页
     ·BCG信号属性分析第36-38页
     ·BCG信号时域预处理第38-44页
     ·BCG信号频域预处理第44-52页
   ·本章小结第52-53页
第3章 基于BCG信号的心率检测第53-83页
   ·基于混沌振子的心率检测第54-67页
     ·混沌振子检测微弱信号的基本原理第54-56页
     ·基于PCNN混沌判据的提出第56-60页
     ·实验结果与分析第60-67页
   ·基于自适应随机共振的心率检测第67-81页
     ·随机共振的基本原理第67-73页
     ·自适应随机共振系统的建立第73-77页
     ·实验结果与分析第77-81页
   ·本章小结第81-83页
第4章 基于BCG信号的呼吸率检测第83-109页
   ·提取呼吸率的理论依据第83-85页
   ·基于小波变换的检测方法第85-91页
     ·小波基与分解尺度的选取第86-89页
     ·实验结果与分析第89-91页
   ·基于自适应干扰对消的检测方法第91-97页
     ·自适应干扰对消理论第91-94页
     ·基于自适应干扰对消的呼吸率检测算法第94-95页
     ·实验结果与分析第95-97页
   ·基于变频复解调的检测方法第97-101页
     ·变频复解调理论第97-98页
     ·基于变频复解调的呼吸率检测算法第98-99页
     ·实验结果与分析第99-101页
   ·基于S变换的包络解调检测方法第101-108页
     ·S变换理论第102-103页
     ·基于S变换的呼吸率检测算法第103-105页
     ·实验结果与分析第105-108页
   ·本章小结第108-109页
第5章 BCG信号的特征分析与诊断第109-135页
   ·常规BCG信号分析第109-114页
     ·常规BCG信号描述第109-112页
     ·常规BCG信号的影响因素第112-113页
     ·常规BCG信号在疾病中的变化第113-114页
   ·BCG信号特征提取方法第114-126页
     ·BCG信号的时域特征提取第114-117页
     ·BCG信号的频域特征提取第117-120页
     ·BCG信号的时频奇异值特征提取第120-123页
     ·BCG信号的长短期数据重复性特征提取第123-126页
   ·BCG信号诊断方法第126-133页
     ·基于常规特征点的BCG信号诊断方法第126-129页
     ·基于云模型的BCG信号诊断方法第129-133页
   ·本章小结第133-135页
第6章 体震信息监测系统的实现第135-157页
   ·BCG信号检测装置第135-143页
     ·总体结构第135-136页
     ·传感器电路第136-137页
     ·信号处理电路第137-142页
     ·无线传输电路第142-143页
   ·基于LabVIEW的BCG信号自动分析平台第143-152页
     ·总体架构第144-145页
     ·信号预处理模块第145-147页
     ·生理参数检测模块第147-149页
     ·特征参数提取模块第149-150页
     ·综合诊断模块第150-151页
     ·信息存储模块第151-152页
   ·系统综合测试第152-156页
   ·本章小结第156-157页
第7章 总结与展望第157-159页
   ·工作总结第157-158页
   ·研究展望第158-159页
参考文献第159-167页
致谢第167-169页
在学期间取得的研究成果第169页

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