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移动智能心电监测系统关键技术研究

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-11页
第1章 绪论第19-37页
    1.1 课题背景与意义第19-21页
    1.2 国内外研究现状第21-32页
        1.2.1 移动心电监测技术第21-23页
        1.2.2 心电信号处理技术第23-27页
        1.2.3 心律失常分析技术第27-28页
        1.2.4 标准12导联重建技术第28-31页
        1.2.5 存在问题第31-32页
    1.3 研究内容第32-34页
    1.4 组织结构第34-37页
第2章 移动智能心电监测系统设计与可调心电压缩第37-57页
    2.1 引言第37-38页
    2.2 移动智能心电监测系统硬件设计第38-44页
        2.2.1 总体硬件架构第38-39页
        2.2.2 设备关键功能单元原理第39-44页
    2.3 有损到无损心电压缩模块第44-52页
        2.3.1 LTM心电压缩框架第45-48页
        2.3.2 嵌入式集成功耗优化分析第48-50页
        2.3.3 压缩框架硬件模块实现第50-52页
    2.4 移动智能心电监测系统软件设计第52-55页
        2.4.1 智能心电监测系统第52-53页
        2.4.2 自动心电极性校正算法第53-55页
    2.5 本章小结第55-57页
第3章 基于卡尔曼滤波的实时肌电噪声抑制方法第57-75页
    3.1 引言第57页
    3.2 卡尔曼滤波原理第57-62页
    3.3 基于卡尔曼滤波的实时肌电噪声抑制第62-66页
        3.3.1 基本原理第62页
        3.3.2 信号预处理第62-64页
        3.3.3 QRS复合波识别第64-65页
        3.3.4 一维卡尔曼滤波第65-66页
    3.4 实验与结果第66-73页
        3.4.1 评价指标第66页
        3.4.2 评价数据集第66-67页
        3.4.3 实验设置第67页
        3.4.4 实验结果第67-73页
    3.5 讨论与总结第73-75页
        3.5.1 方法讨论第73页
        3.5.2 本章小结第73-75页
第4章 面向单导联心电信号的智能心拍分类方法第75-91页
    4.1 引言第75-76页
    4.2 Boosting算法基本原理第76-79页
    4.3 基于XGBoost的智能心拍五分类算法第79-82页
        4.3.1 基本原理第79页
        4.3.2 信号预处理第79页
        4.3.3 特征提取第79-81页
        4.3.4 基于XGBoost的心拍分类第81-82页
    4.4 实验与结果第82-89页
        4.4.1 评价指标第82页
        4.4.2 评价数据集第82-83页
        4.4.3 实验设置第83-84页
        4.4.4 实验结果第84-89页
    4.5 讨论与总结第89-91页
        4.5.1 方法讨论第89-90页
        4.5.2 本章小结第90-91页
第5章 基于自适应分区的标准12导联心电信号重建第91-119页
    5.1 引言第91-92页
    5.2 标准12导联心电信号重建相关方法第92-94页
        5.2.1 导联子集选取第92页
        5.2.2 线性回归方法第92-93页
        5.2.3 反向传播神经网络方法第93-94页
    5.3 基于自适应分区的分段线性心电信号重建方法第94-104页
        5.3.1 基本原理第94-95页
        5.3.2 自适应心电信号分区第95-102页
        5.3.3 线性回归操作第102-103页
        5.3.4 心电信号重组第103-104页
    5.4 实验与结果第104-115页
        5.4.1 评价指标第104-106页
        5.4.2 评价数据集第106页
        5.4.3 实验设置第106-107页
        5.4.4 实验结果第107-115页
    5.5 讨论与总结第115-119页
        5.5.1 方法讨论第115-117页
        5.5.2 本章小结第117-119页
第6章 总结与展望第119-125页
    6.1 工作总结第119-120页
    6.2 研究展望第120-125页
参考文献第125-141页
攻读博士学位期间的研究成果第141-143页
作者简历第143页

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