基于循环神经网络的胎儿心电提取方法研究
致谢 | 第5-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
Abstract | 第8-10页 |
缩写、术语表 | 第14-18页 |
1 绪论 | 第18-34页 |
1.1 研究背景和意义 | 第18-24页 |
1.2 国内外研究现状 | 第24-32页 |
1.2.1 心电信号工频消噪 | 第24-27页 |
1.2.2 母体成分抵消 | 第27-32页 |
1.3 主要研究内容与章节安排 | 第32-34页 |
2 循环神经网络基本理论 | 第34-40页 |
2.1 循环神经网络 | 第34-35页 |
2.2 长短时记忆单元 | 第35页 |
2.3 沿时反向传播训练算法 | 第35-38页 |
2.4 自适应矩估计 | 第38-39页 |
2.5 本章小结 | 第39-40页 |
3 基于循环神经网络的心电信号工频消噪方法 | 第40-49页 |
3.1 引言 | 第40页 |
3.2 基于循环神经网络的心电信号工频消噪方法 | 第40-43页 |
3.3 实验与分析 | 第43-46页 |
3.4 讨论 | 第46-48页 |
3.5 本章小结 | 第48-49页 |
4 基于循环神经网络的分段重建工频消噪方法 | 第49-68页 |
4.1 引言 | 第49-50页 |
4.2 基于分段重建的心电信号工频消噪方法 | 第50-55页 |
4.2.1 双向长短时记忆循环神经网络 | 第50-51页 |
4.2.2 分段重建 | 第51-53页 |
4.2.3 模型训练 | 第53-55页 |
4.2.4 超参设定 | 第55页 |
4.3 实验与分析 | 第55-65页 |
4.3.1 实验数据 | 第55-57页 |
4.3.2 评价指标 | 第57-58页 |
4.3.3 实验结果 | 第58-65页 |
4.4 讨论 | 第65-66页 |
4.5 本章小结 | 第66-68页 |
5 基于循环神经网络的胎儿心电提取方法 | 第68-98页 |
5.1 引言 | 第68-69页 |
5.2 非线性自适应噪声抵消原理分析 | 第69-75页 |
5.2.1 自适应噪声抵消基本原理 | 第69-70页 |
5.2.2 非线性自适应噪声抵消及其适用条件 | 第70-75页 |
5.3 基于循环神经网络的胎儿心电提取方法 | 第75-87页 |
5.3.1 精简长短时记忆单元 | 第75-79页 |
5.3.2 基于循环神经网络的母体成分抵消 | 第79-82页 |
5.3.3 模型参数的自适应更新过程 | 第82-83页 |
5.3.4 基于循环神经网络的胎心信号降噪 | 第83-86页 |
5.3.5 超参设定 | 第86-87页 |
5.4 实验与分析 | 第87-96页 |
5.5 讨论 | 第96-97页 |
5.6 本章小结 | 第97-98页 |
6 结论与展望 | 第98-100页 |
6.1 研究总结 | 第98-99页 |
6.2 工作展望 | 第99-100页 |
参考文献 | 第100-108页 |
作者简历 | 第108-109页 |
发表文章目录 | 第109页 |