小波分析在超声波骨密度检测中的应用研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·超声波骨密度检测的国内外现状及发展 | 第11-16页 |
| ·骨密度检测概述 | 第11-14页 |
| ·超声波骨密度测量方法的现状及应用前景 | 第14-16页 |
| ·小波分析及其在超声波骨密度检测中的应用 | 第16-21页 |
| ·几种传统的噪声抵消方法 | 第16-19页 |
| ·小波分析在信号检测领域中的应用现状 | 第19-20页 |
| ·小波分析在骨信号检测中的应用 | 第20-21页 |
| ·本课题研究的目的和意义 | 第21-22页 |
| ·本文的主要内容 | 第22-24页 |
| 第二章 超声波骨密度检测基础 | 第24-31页 |
| ·超声波骨密度检测原理 | 第24-26页 |
| ·超声波骨密度检测系统 | 第26-28页 |
| ·超声波骨密度检测信号及噪声特性 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于小波熵的微弱信号检测算法 | 第31-48页 |
| ·小波阈值去噪方法 | 第31-33页 |
| ·小波去噪方法概述 | 第31-32页 |
| ·小波阈值去噪算法 | 第32-33页 |
| ·小波熵原理 | 第33-37页 |
| ·基于小波熵的微弱检测信号提取算法 | 第37-47页 |
| ·基于小波熵的微弱信号检测及定位原理 | 第38-40页 |
| ·仿真分析 | 第40-45页 |
| ·弱信号提取效果的性能评价 | 第45-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第四章 超声波骨密度检测信号的采集与处理 | 第48-64页 |
| ·超声波骨密度检测信号的采集 | 第48-56页 |
| ·超声波传感器的设计 | 第48-49页 |
| ·超声波骨密度检测信号的采集 | 第49-56页 |
| ·超声波骨密度检测信号的提取 | 第56-63页 |
| ·空载(无跟骨)测试实验 | 第56-59页 |
| ·加载(有跟骨)测试实验 | 第59-63页 |
| ·小结 | 第63-64页 |
| 第五章 超声波检测信号的骨密度评价 | 第64-77页 |
| ·BP神经网络算法 | 第64-71页 |
| ·人工神经网络概述 | 第64-67页 |
| ·BP神经网络 | 第67-71页 |
| ·BP算法在超声波骨密度检测中的应用 | 第71-75页 |
| ·超声波骨密度检测中BP神经网络模型的建立 | 第71-72页 |
| ·神经网络的训练与验证样本的选取 | 第72-73页 |
| ·神经网络的训练 | 第73页 |
| ·神经网络的验证 | 第73-74页 |
| ·神经网络测试与验证结果比较 | 第74-75页 |
| ·超声波骨密度检测的计算及评价 | 第75-76页 |
| ·小结 | 第76-77页 |
| 第六章 总结与展望 | 第77-79页 |
| ·研究工作总结 | 第77-78页 |
| ·研究工作展望 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-85页 |
| 感谢 | 第85-86页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表情况 | 第86页 |
