频率—度映射算法及其在心电时间序列分析中的应用
| 目录 | 第2-4页 |
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 复杂网络和时间序列基础 | 第6-19页 |
| 1.1 引言 | 第6-7页 |
| 1.2 复杂网络研究简史 | 第7-11页 |
| 1.3 复杂网络的统计描述 | 第11-14页 |
| 1.3.1 图论基础 | 第11-12页 |
| 1.3.2 度、度分布和相关性 | 第12-13页 |
| 1.3.3 平均路径长度 | 第13页 |
| 1.3.4 聚类系数 | 第13页 |
| 1.3.5 子图和模体 | 第13-14页 |
| 1.4 时间序列分析简述 | 第14-17页 |
| 1.4.1 时间序列分析的分类 | 第14-16页 |
| 1.4.2 相空间重构理论 | 第16-17页 |
| 1.5 本文研究内容及意义 | 第17-19页 |
| 1.5.1 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.5.2 研究意义 | 第18-19页 |
| 第二章 时间序列到复杂网络转换算法文献综述 | 第19-30页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 邻近性网络算法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 相关系数邻近网络算法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 相空间距离邻近网络算法 | 第23-25页 |
| 2.3 状态转移网络算法 | 第25-27页 |
| 2.4 可视性网络算法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 频率-度映射算法 | 第30-45页 |
| 3.1 引言 | 第30-32页 |
| 3.2 频率-度映射算法 | 第32-37页 |
| 3.2.1 基本思想 | 第32页 |
| 3.2.2 实现步骤 | 第32-35页 |
| 3.2.3 算法示例 | 第35-36页 |
| 3.2.4 算法参数选取 | 第36-37页 |
| 3.3 典型时间序列分析 | 第37-44页 |
| 3.3.1 随机时间序列 | 第38-42页 |
| 3.3.2 周期时间序列 | 第42-44页 |
| 3.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 第四章 心电图时间序列的网络分析 | 第45-66页 |
| 4.1 引言 | 第45-46页 |
| 4.2 心电图基础 | 第46-47页 |
| 4.3 窦性心律、单形室速和室颤的区分 | 第47-53页 |
| 4.3.1 数据和方法 | 第47-49页 |
| 4.3.2 主要结果 | 第49-52页 |
| 4.3.3 讨论分析 | 第52-53页 |
| 4.4 恶性心律和非恶性心律的识别分析 | 第53-65页 |
| 4.4.1 数据和方法 | 第53-54页 |
| 4.4.2 平均度指标的结果 | 第54-57页 |
| 4.4.3 平均路径长度指标的结果 | 第57-65页 |
| 4.5 本章小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结和展望 | 第66-69页 |
| 5.1 总结 | 第66页 |
| 5.2 展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-74页 |
| 附录 | 第74-77页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
