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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

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