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可穿戴心电信号质量综合评估及节律分析系统

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-20页
   ·研究背景第12-13页
   ·国内外现状综述第13-17页
     ·心电信号预处理技术研究第13-14页
     ·心电波形检测技术的研究第14-15页
     ·特征提取方法的研究第15-16页
     ·节律异常诊断分类的研究第16-17页
     ·心电信号质量评估的研究第17页
   ·本文主要研究内容及创新点第17-18页
   ·本文主要章节安排第18-20页
第二章 心电信号与节律异常第20-26页
   ·心电图概述第20-21页
   ·节律异常第21-23页
     ·节律异常分类第21-22页
     ·节律异常特点第22-23页
   ·心律失常数据库第23-25页
   ·小结第25-26页
第三章 可穿戴运动监护系统设计与心电信号处理第26-42页
   ·可穿戴监护系统的设计原则第26-27页
   ·系统框架设计与分析第27-31页
     ·智能服装第27-28页
     ·采集与处理模块第28-30页
     ·无线传输模块第30-31页
   ·心电信号的预处理第31-36页
     ·心电信号噪声分析第31-34页
     ·基于小波变换的ECG消噪处理第34-36页
   ·心电信号波形检测第36-41页
     ·QRS波的识别第36-39页
     ·其它特征值的检测第39-41页
   ·小结第41-42页
第四章 基于模糊综合评价的可穿戴心电信号质量评估第42-56页
   ·引言第42页
   ·模糊综合评价法第42-43页
   ·基于模糊综合评价的可穿戴心电信号质量评估模型第43-50页
     ·确定模糊评价因素第43-48页
     ·确定评价性能等级第48页
     ·评价对象技术指标第48-50页
   ·模糊综合评价结果第50-51页
   ·讨论分析第51-55页
     ·不同窗口大小的选择比较第51-52页
     ·不同评价因素权重的设置第52页
     ·不同信噪比下对心电信号质量的评价结果第52-53页
     ·基于信号质量评估的心率估计第53-55页
   ·小结第55-56页
第五章 心电节律异常分类研究第56-72页
   ·基于学习向量化神经网络的ECG波形分类第56-63页
     ·学习向量化神经网络介绍第57页
     ·LVQ网络的结构第57-58页
     ·LVQ网络的学习算法第58-59页
     ·LVQ用于ECG波形分类第59-63页
   ·基于逻辑分支判断法的心电波形分类第63-68页
     ·心律失常诊断第64-65页
     ·实验结果与分析第65-68页
   ·基于信号质量指数的心电波形分类第68-70页
     ·结果分析第68-70页
   ·小结第70-72页
第六章 ECG可穿戴监护系统的实现第72-83页
   ·VISUAL STUDIO 2010简介第72-73页
     ·Visual Studio介绍第72-73页
   ·ECG诊断系统总体设计第73-81页
     ·数据通信模块第73-77页
     ·数据库管理模块第77-79页
     ·心电数据处理与分析模块第79-81页
   ·小结第81-83页
第七章 总结与展望第83-85页
   ·总结第83页
   ·展望第83-85页
参考文献第85-91页
致谢第91-92页
攻读硕士期间发表的论文第92页

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