基于模糊神经网络心电信号的自动诊断
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第9页 |
| ·ECG 自动诊断系统概述 | 第9-13页 |
| ·ECG 自动诊断系统的构成 | 第10-11页 |
| ·ECG 自动诊断系统的研究现状 | 第11-13页 |
| ·ECG 自动诊断系统研究的难点 | 第13页 |
| ·本文主要内容 | 第13-14页 |
| ·本文结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 心电图的基本知识 | 第15-23页 |
| ·心电信号的产生机理 | 第15页 |
| ·心电图的基础 | 第15-18页 |
| ·常见心率失常心电图表现 | 第18-21页 |
| ·早搏 | 第19-20页 |
| ·窦性心律不齐 | 第20页 |
| ·起搏器起搏的心拍 | 第20页 |
| ·束支传导阻滞 | 第20-21页 |
| ·心室过早搏动 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 ECG 信号的预处理 | 第23-31页 |
| ·ECG 信号的噪声与干扰分析 | 第23-25页 |
| ·ECG 心电信号预处理 | 第25-30页 |
| ·平滑滤波器滤除工频干扰 | 第25-27页 |
| ·基线漂移滤波 | 第27-28页 |
| ·肌电干扰（EMG）的滤除 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 ECG 波形检测算法 | 第31-50页 |
| ·基于波峰定位的QRS 波检测方法 | 第31-39页 |
| ·波峰定位算法介绍 | 第31-33页 |
| ·R 波的检测定位 | 第33-36页 |
| ·QRS 波群起点与终点的提取 | 第36页 |
| ·数据处理结果及分析 | 第36-39页 |
| ·小波变换算法介绍 | 第39-41页 |
| ·小波变换的定义 | 第39页 |
| ·Mallat 算法 | 第39-40页 |
| ·Lipschitz 指数与模极大值的关系 | 第40-41页 |
| ·小波分解的方法进行QRS 波检测 | 第41-49页 |
| ·小波变换用于检测QRS 奇异点的原理 | 第41页 |
| ·R 检测过程 | 第41-43页 |
| ·检测QRS 波群的起点与终点 | 第43-44页 |
| ·数据处理结果及分析 | 第44-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 基于模糊神经网络的ECG 诊断 | 第50-60页 |
| ·ECG 自动识别和诊断技术使用的理论背景 | 第50-52页 |
| ·人工神经网 | 第50-51页 |
| ·模糊数学相关原理 | 第51页 |
| ·模糊理论与神经网络的结合 | 第51-52页 |
| ·模糊神经网络的结构 | 第52-55页 |
| ·输入的模糊化预处理 | 第52-53页 |
| ·隶属度函数的设计 | 第53-54页 |
| ·隐含层数和层内节点的选择 | 第54-55页 |
| ·基于模糊神经网络的PVC 自动识别 | 第55-56页 |
| ·ECG 信号特征参数的选取 | 第55页 |
| ·模糊神经网络用于ECG 诊断的具体过程 | 第55-56页 |
| ·仿真结果和分析 | 第56-59页 |
| ·实验数据的选取 | 第56-57页 |
| ·性能评估及结果分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 结论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
