可穿戴生理参数监测系统的动态心电信号处理方法研究
提要 | 第1-13页 |
第1章 绪论 | 第13-22页 |
·研究意义及目的 | 第13-14页 |
·心电信号的主要特点 | 第14-15页 |
·心电信号预处理发展现状 | 第15-18页 |
·心电波形检测算法发展现状 | 第18-19页 |
·研究方案 | 第19-20页 |
·研究内容 | 第20-22页 |
第2章 动态心电信号小波分析方法 | 第22-36页 |
·引言 | 第22页 |
·心电信号处理方法选择标准 | 第22-24页 |
·小波变换定义 | 第24-25页 |
·连续小波变换 | 第24页 |
·离散小波变换 | 第24-25页 |
·多分辨率分析与 Mallat 算法 | 第25-29页 |
·多分辨率分析 | 第25-27页 |
·Mallat 算法 | 第27-29页 |
·小波收缩消噪法原理 | 第29-30页 |
·小波收缩函数的选择 | 第30-32页 |
·Soft 收缩函数 | 第31页 |
·Hard 收缩函数 | 第31页 |
·Firm 收缩函数 | 第31页 |
·Garrote 收缩函数 | 第31-32页 |
·小波阈值的选择 | 第32-35页 |
·Minimaxi 阈值 | 第33页 |
·Universal 阈值 | 第33页 |
·SURE 阈值 | 第33页 |
·Hybrid 阈值 | 第33-34页 |
·GCV 阈值 | 第34页 |
·Ebayes 阈值 | 第34-35页 |
·小结 | 第35-36页 |
第3章 小波域动态心电信号消噪算法研究 | 第36-65页 |
·引言 | 第36页 |
·含噪心电信号模型建立 | 第36-41页 |
·心电信号主要噪声及其频率分析 | 第36-38页 |
·去噪效果评价标准 | 第38页 |
·标准心电数据库的选取 | 第38-39页 |
·模拟噪声信号模型 | 第39-40页 |
·实例噪声信号模型 | 第40-41页 |
·小波消噪法中小波基的确定 | 第41-46页 |
·最优小波基选取准则 | 第41-43页 |
·心电信号小波基的选取 | 第43-46页 |
·小波分解重构消噪法 | 第46-48页 |
·小波收缩消噪法 | 第48-64页 |
·分解级数的确定 | 第48-49页 |
·传统WT 收缩消噪算法 | 第49-52页 |
·基于WPT 的消噪算法 | 第52-55页 |
·基于LWT 的消噪算法 | 第55-61页 |
·基于SWT 的消噪算法 | 第61-64页 |
·小结 | 第64-65页 |
第4章 基于SWT 的综合消噪算法研究 | 第65-85页 |
·引言 | 第65页 |
·单一消噪法的优缺点 | 第65-67页 |
·基线漂移的去除方法 | 第67-73页 |
·中值滤波法 | 第67-68页 |
·WTSE 法 | 第68-71页 |
·基线漂移消除效果比较 | 第71-73页 |
·基于SWT 的综合消噪算法 | 第73-83页 |
·去基线漂移后的各算法消噪性能比较 | 第73-81页 |
·基于实例噪声模型的消噪性能比较 | 第81-83页 |
·实际信号消噪效果 | 第83-84页 |
·小结 | 第84-85页 |
第5章 心电波形检测算法研究 | 第85-105页 |
·引言 | 第85页 |
·QRS 波自动检测算法 | 第85-98页 |
·R 波自动检测算法 | 第86-90页 |
·基于小波模极大值的R 波快速检测算法 | 第90-98页 |
·QRS 波起点与终点检测 | 第98-100页 |
·P、T 波检测 | 第100-103页 |
·ST 段检测 | 第103页 |
·小结 | 第103-105页 |
第6章 心电辅助诊断模块的软件设计与实现 | 第105-114页 |
·引言 | 第105页 |
·穿戴式多参数系统总体设计 | 第105-106页 |
·心电辅助诊断模块的设计与实现 | 第106-113页 |
·正常动态心电图实用诊断标准 | 第107-108页 |
·主要心电符号定义 | 第108页 |
·主要心电参数计算 | 第108-110页 |
·常见心律失常的分类决策规则 | 第110-113页 |
·小结 | 第113-114页 |
第7章 全文总结 | 第114-117页 |
·主要研究成果和创新点 | 第114-115页 |
·进一步研究设想 | 第115-117页 |
参考文献 | 第117-129页 |
攻读博士期间公开发表的主要论文及成果 | 第129-130页 |
致谢 | 第130-131页 |
摘要 | 第131-134页 |
ABSTRACT | 第134-136页 |