| 中文摘要 | 第4-5页 |
| 英文摘要 | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1．1 课题研究的意义 | 第9-11页 |
| 1．2 脉象信号的分析 | 第11页 |
| 1．3 时频分析的发展及国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1．4 本论文的研究工作 | 第14-15页 |
| 2 短时傅里叶变换 | 第15-35页 |
| 2．1 连续短时傅里叶变换 | 第15-18页 |
| 2．1．1 连续短时傅里叶变换的定义及物理意义 | 第15-16页 |
| 2．1．2 连续短时傅里叶变换的重构 | 第16页 |
| 2．1．3 连续短时傅里叶变换的时频局域化分析 | 第16-18页 |
| 2．1．4 连续短时傅里叶变换的基本性质 | 第18页 |
| 2．2 离散时间短时傅里叶变换 | 第18-23页 |
| 2．2．1 离散时间短时傅里叶变换的定义及物理意义 | 第18-21页 |
| 2．2．2 离散时间短时傅里叶变换的时频局域化分析 | 第21-22页 |
| 2．2．3 离散时间短时傅里叶变换的重构及其物理意义 | 第22-23页 |
| 2．3 离散时间短时傅里叶变换的计算 | 第23-28页 |
| 2．3．1 利用全极点递归算法计算离散时间短时傅里叶变换 | 第24-25页 |
| 2．3．2 全极点滑动窗的特性 | 第25-28页 |
| 2．4 连续短时功率谱 | 第28-30页 |
| 2．4．1 连续短时功率谱的定义 | 第28-29页 |
| 2．4．2 连续短时功率谱的数值计算 | 第29-30页 |
| 2．5 离散时间短时功率谱 | 第30-35页 |
| 2．5．1 离散时间短时功率谱的定义 | 第30-32页 |
| 2．5．2 离散时间短时功率谱的数值计算 | 第32页 |
| 2．5．3 利用全极点递归算法求解离散时间短时功率谱实例 | 第32-35页 |
| 3 应用短时傅里叶变换分析脉象信号 | 第35-41页 |
| 3．1 脉搏信号 | 第35-36页 |
| 3．1．1 脉搏、脉象与脉象图 | 第35页 |
| 3．1．2 分析吸毒者脉象信号的意义 | 第35-36页 |
| 3．2 脉象信号的采集与脉波的选取 | 第36-37页 |
| 3．2．1 脉象信号的采集 | 第36页 |
| 3．2．2 脉波的选取 | 第36-37页 |
| 3．3 应用离散时间短时傅里叶变换分析脉象信号 | 第37-39页 |
| 3．4 软件编制 | 第39页 |
| 3．5 结论 | 第39-41页 |
| 4 Gabor展开 | 第41-55页 |
| 4．1 连续Gabor展开 | 第41-43页 |
| 4．2 离散Gabor展开 | 第43-45页 |
| 4．3 离散与连续Gabor展开的关系 | 第45-47页 |
| 4．3．1 离散与连续Gabor展开的关系 | 第45-47页 |
| 4．3．2 离散化后不产生混叠的采样定理 | 第47页 |
| 4．4 离散Zak变换 | 第47-49页 |
| 4．5 利用DZT求解离散Gabor展开 | 第49-55页 |
| 4．5．1 双正交条件的Zak变换域表示 | 第49-50页 |
| 4．5．2 利用DZT求解Gabor展开系数 | 第50页 |
| 4．5．3 利用DZT求解Gabor展开实例 | 第50-55页 |
| 5 应用Gabor展开分析脉象信号 | 第55-60页 |
| 5．1 应用Gabor展开分析脉象信号 | 第55-58页 |
| 5．2 脉象信号的重构 | 第58页 |
| 5．3 软件编制 | 第58页 |
| 5．4 结论 | 第58-60页 |
| 6 结论 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
