基于生理信息融合的运动评价系统结构及算法
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·课题来源及背景 | 第9页 |
| ·生理信息融合研究意义 | 第9-10页 |
| ·信息融合研究发展现状 | 第10-12页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 信息融合概述 | 第14-31页 |
| ·信息融合的定义 | 第14-15页 |
| ·信息融合分类 | 第15-16页 |
| ·按融合目的分类 | 第15页 |
| ·按融合处理层次分类 | 第15页 |
| ·按信息融合技术分类 | 第15-16页 |
| ·按信息融合结构分类 | 第16页 |
| ·按信息融合处理对象的格式分类 | 第16页 |
| ·信息融合算法概述 | 第16-31页 |
| ·融合估计算法 | 第17-20页 |
| ·融合分类算法 | 第20-22页 |
| ·融合推理算法 | 第22-25页 |
| ·人工智能的融合算法 | 第25-31页 |
| 第3章 生理信息融合系统模型 | 第31-41页 |
| ·信息融合系统模型 | 第31-39页 |
| ·功能模型 | 第31-32页 |
| ·信息融合的结构模型 | 第32-37页 |
| ·信息融合的典型应用模型 | 第37-39页 |
| ·基于生理信息融合的系统模型 | 第39-41页 |
| 第4章 生理信息融合系统算法研究 | 第41-52页 |
| ·分布式卡尔曼滤波 | 第41-43页 |
| ·时间校准和关联合并 | 第43-45页 |
| ·基于递推插值的时间校准 | 第43-44页 |
| ·关联合并 | 第44-45页 |
| ·模糊神经网络 | 第45-52页 |
| ·模糊神经网络 | 第45-46页 |
| ·学习算法 | 第46-52页 |
| 第5章 运动评价系统的实例仿真 | 第52-65页 |
| ·生理信息模糊化 | 第52-55页 |
| ·血压量值的模糊化 | 第52-53页 |
| ·脉搏信号的模糊化 | 第53-54页 |
| ·心率信号的模糊化 | 第54-55页 |
| ·血氧饱和度信号的模糊化 | 第55页 |
| ·神经网络仿真工具 | 第55-61页 |
| ·基于模糊BP神经网络的生理信息融合仿真 | 第61-63页 |
| ·基础数据 | 第61-62页 |
| ·基于模糊BP神经网络融合仿真 | 第62-63页 |
| ·仿真分析 | 第63-65页 |
| 第6章 结论 | 第65-66页 |
| ·本文工作总结 | 第65页 |
| ·研究展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
