| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究进展与成果 | 第10-13页 |
| 1.3 国内外文献综述的简析 | 第13页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.5 文章结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 ECG身份识别基础和信号预处理 | 第15-26页 |
| 2.1 ECG身份识别基础 | 第15-19页 |
| 2.1.1 ECG信号简介 | 第15-16页 |
| 2.1.2 ECG信号身份识别模式和阈值选择策略描述 | 第16-17页 |
| 2.1.3 性能衡量指标 | 第17-18页 |
| 2.1.4 本文的实验数据 | 第18-19页 |
| 2.2 ECG信号预处理 | 第19-24页 |
| 2.3 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 基于运动状态的多层识别算法 | 第26-45页 |
| 3.1 运动状态下的ECG信号心率变异性处理 | 第26-29页 |
| 3.1.1 存储多态平均模板 | 第26-28页 |
| 3.1.2 QRS复合波的检测和定位 | 第28-29页 |
| 3.1.3 分数倍采样率转换 | 第29页 |
| 3.2 基于运动状态的多层识别算法描述 | 第29-31页 |
| 3.3 相关特征提取算法 | 第31-34页 |
| 3.4 实验结果以及对比 | 第34-44页 |
| 3.4.1 多态平均模板优化对比 | 第34-36页 |
| 3.4.2 多层识别算法应用于自采集数据库和标准数据库对比 | 第36-38页 |
| 3.4.3 单层识别算法和多层识别算法对比 | 第38页 |
| 3.4.4 单一特征提取算法和多种特征提取算法对比 | 第38-39页 |
| 3.4.5 阈值选择策略对比 | 第39-41页 |
| 3.4.6 与AdaBoost算法对比 | 第41-43页 |
| 3.4.7 时间复杂度对比分析 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于多维度ECG信号的多层识别算法 | 第45-61页 |
| 4.1 基于多维度ECG信号的多层识别算法描述 | 第45-47页 |
| 4.2 相关特征提取方法 | 第47-50页 |
| 4.3 实验结果及对比 | 第50-56页 |
| 4.3.1 多维单层识别算法和多维多层识别算法对比 | 第50-51页 |
| 4.3.2 单维多层识别算法与多维多层识别算法对比 | 第51-52页 |
| 4.3.3 单维单层识别算法与多维单层识别算法对比 | 第52页 |
| 4.3.4 扩散优化对比 | 第52-54页 |
| 4.3.5 阈值选择策略对比 | 第54-55页 |
| 4.3.6 与其他数据融合算法对比 | 第55-56页 |
| 4.4 多模多维多层身份识别算法描述 | 第56-59页 |
| 4.5 时间复杂度对比分析 | 第59-60页 |
| 4.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 结论 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-68页 |
| 致谢 | 第68页 |
