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心电信号分析与虚拟式心电自动分析仪的开发

中文摘要第1-7页
英文摘要第7-15页
1 绪论第15-27页
   ·课题来源第15页
   ·心电特征信息准确提取的意义第15-16页
   ·国内外研究现状第16-24页
     ·信号预处理技术现状第16-18页
     ·心电特性波信息提取研究现状第18-23页
     ·心电自动分析仪开发现状第23-24页
   ·本文的主要研究内容第24-26页
     ·研究的目的第24-25页
     ·主要研究内容第25-26页
   ·小结第26-27页
2 心电信号预处理研究第27-59页
   ·引言第27-28页
   ·几种快速的心电信号预处理技术第28-35页
     ·平滑滤波器滤工频第28-30页
     ·梳状滤波器第30-33页
     ·曲线拟合法第33-35页
   ·基于窗函数法的FIR 数字滤波器的设计第35-40页
     ·设计思路第35-38页
     ·滤波器的实现及滤波实验第38-40页
   ·自适应相关模板法及其改进第40-46页
     ·自适应相干模板算法第40-42页
     ·改进算法及其比较第42-46页
   ·小波与自适应滤波器相结合的综合算法第46-57页
     ·小波消噪原理第46-50页
     ·小波消噪实验第50-53页
     ·基于小波和自适应滤波器相结合的消噪算法第53-55页
     ·消噪实验及比较第55-57页
   ·小结第57-59页
3 心电特征信息提取方法的研究第59-95页
   ·引言第59-62页
   ·心电自动分析仪的特征信息识别技术第62-69页
     ·差分阈值法第62-66页
     ·模板幅频匹配法第66-69页
   ·小波变换及其在奇异信号检测方面的应用第69-74页
     ·小波变换理论第69-72页
     ·小波变换对信号奇异部分的检测第72-73页
     ·目前基于小波的心电检测浅析第73-74页
   ·基于离散小波变换的联合检测算法第74-82页
     ·小波基的选择第74-78页
     ·基于小波与幅值斜率相结合的联合检测算法第78-82页
   ·基于联合算法的QRS 复合波提取第82-86页
     ·QRS 复合波的完整检测第82-84页
     ·提取实验及结果分析第84-86页
   ·基于联合算法的P 波和T 波特征信息提取第86-92页
     ·P、T 波的特点第86-88页
     ·P、T 波特征信息提取第88-91页
     ·实验与讨论第91-92页
   ·算法性能评价第92-93页
   ·小结第93-95页
4 心律失常与心率变异性自动分析技术的研究第95-113页
   ·引言第95-96页
   ·心律失常自动检测第96-100页
     ·心律失常归类第96-97页
     ·心律失常的自动识别第97-100页
   ·心率变异性自动分析第100-111页
     ·心率变异性研究的意义第100-101页
     ·时域自动统计及散点图第101-104页
     ·频域信息分析第104-111页
   ·小结第111-113页
5 基于组件技术的心电自动分析仪的开发第113-135页
   ·引言第113页
   ·虚拟仪器及其特点第113-115页
     ·虚拟仪器概念第113-114页
     ·虚拟仪器的特点第114-115页
   ·组件技术与虚拟仪器的开发第115-120页
     ·组件技术及其特点第116-117页
     ·基于组件技术的虚拟仪器的开发第117-120页
   ·组件化虚拟心电自动分析仪系统的研制第120-133页
     ·系统总体结构第120-121页
     ·仪器功能实现第121-133页
   ·小结第133-135页
6 实验第135-141页
   ·心电导联体系第135-137页
   ·实验及讨论第137-140页
   ·小结第140-141页
7 总结与展望第141-143页
   ·全文结论第141-142页
   ·研究展望第142-143页
致谢第143-145页
参考文献第145-151页
附录第151-153页
独创性声明第153页
学位论文版权使用授权书第153页

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