| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| CONTENTS | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-17页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 经验模式分解及其研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本论文主要研究内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 Hilbert-Huang变换的基本理论 | 第17-27页 |
| 2.1 引言 | 第17页 |
| 2.2 瞬时频率的概念 | 第17-18页 |
| 2.3 固有模态函数的概念 | 第18-20页 |
| 2.4 经验模式分解原理 | 第20-23页 |
| 2.5 希尔伯特变换与希尔伯特谱 | 第23-24页 |
| 2.6 模态混叠 | 第24-26页 |
| 2.7 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 噪声辅助经验模式分解算法分析及数学推导 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27-28页 |
| 3.2 集合经验模式分解 | 第28-31页 |
| 3.3 互补集合经验模式分解 | 第31-34页 |
| 3.4 自适应噪声集合经验模式分解 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 改进的自适应噪声集合经验模式分解算法 | 第39-51页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 互补自适应噪声的集合经验模式分解算法分析及理论推导 | 第39-41页 |
| 4.3 实验仿真 | 第41-50页 |
| 4.3.1 实验1 | 第41-47页 |
| 4.3.2 实验2 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 基于互补自适应噪声集合经验模式分解的ECG基线漂移校正算法 | 第51-61页 |
| 5.1 引言 | 第51页 |
| 5.2 传统的基线漂移校正方法 | 第51-53页 |
| 5.2.1 中值滤波 | 第51-52页 |
| 5.2.2 小波分解 | 第52-53页 |
| 5.3 基于EEMDCAN的ECG基线漂移校正算法 | 第53-54页 |
| 5.4 实验仿真 | 第54-59页 |
| 5.4.1 基线漂移仿真信号实验 | 第54-58页 |
| 5.4.2 真实基线漂移信号实验 | 第58-59页 |
| 5.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 总结与展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 攻读学位期间发表的论文与取得的成果 | 第69-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
