多尺度下人体生理时间序列动力特征的提取与分析
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 课题背景 | 第9页 |
| 1.2 课题研究的目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 相关领域在该方向的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.4 论文的主要研究内容 | 第12-13页 |
| 第2章 多尺度下的理论及研究方法 | 第13-29页 |
| 2.1 引言 | 第13页 |
| 2.2 单一尺度下熵的统计方法 | 第13-16页 |
| 2.2.1 近似熵 | 第13-15页 |
| 2.2.2 样本熵 | 第15-16页 |
| 2.3 多尺度熵 | 第16-18页 |
| 2.3.1 多尺度熵的定义及算法 | 第17-18页 |
| 2.3.2 多尺度熵的特点 | 第18页 |
| 2.4 多重分形相关概念 | 第18-24页 |
| 2.4.1 分形维数 | 第19页 |
| 2.4.2 豪斯道夫测度及维数 | 第19-21页 |
| 2.4.3 盒计数维数的方法 | 第21-23页 |
| 2.4.4 多重分形过程定义 | 第23-24页 |
| 2.5 多重分形谱的描述语言 | 第24-28页 |
| 2.6 本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 生理信号的多尺度熵的动力特征分析 | 第29-37页 |
| 3.1 引言 | 第29页 |
| 3.2 实验数据说明 | 第29-30页 |
| 3.3 高斯白噪音和 1/f噪音的数据分析 | 第30-31页 |
| 3.4 生理信号多尺度熵分析 | 第31-36页 |
| 3.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 生理信号的多重分形特征的分析与提取 | 第37-54页 |
| 4.1 引言 | 第37页 |
| 4.2 MF-DFA的实验方法 | 第37-40页 |
| 4.3 MF-DCCA的实验方法 | 第40-41页 |
| 4.4 人体生理信号多重分形数据分析 | 第41-53页 |
| 4.4.1 平静状态个体生理信号 | 第42-46页 |
| 4.4.2 运动状态个体生理信号 | 第46-49页 |
| 4.4.3 心脏病态个体生理信号 | 第49-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
