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心电信号QRS波检测与分类研究

摘要第1-6页
Abstract第6-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·心电图研究的背景第9-10页
   ·意义和难点第10-11页
   ·研究现状第11页
   ·研究内容第11-12页
   ·研究目标第12页
   ·文章概述第12-13页
第二章 基础理论与算法第13-24页
   ·心电图概述第13-14页
   ·函数逼近理论第14-15页
     ·函数逼近基础理论第14-15页
     ·非线性曲线拟合第15页
   ·Hilbert空间相似度理论第15-17页
     ·引言与预备知识第15-16页
     ·相似度理论推导第16-17页
   ·聚类与分类算法第17-19页
     ·K-Means算法第18-19页
   ·国内外ECG信号检测算法及分析第19-23页
     ·滤波阈值法第19-20页
     ·句法学第20页
     ·小波变换分析法第20-21页
     ·人工智能法第21页
     ·其他数学方法第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第三章 QRS波检测方法的研究与实验第24-32页
   ·心电信号预处理第24-25页
   ·基于局部梯度和的R波检测第25-29页
     ·算法描述第25-28页
     ·实验结果及分析第28-29页
   ·基于局部梯度和的R波检测修正第29-30页
     ·算法修正第29页
     ·实验结果及分析第29-30页
   ·Q、S波检测第30-31页
   ·本章小结第31-32页
第四章 曲线拟合应用研究第32-40页
   ·典型QRS波形选取第32页
   ·常用拟合函数逼近能力分析第32-38页
     ·逼近效果评价参数第32-33页
     ·常用拟合函数分析第33-34页
     ·逼近能力分析第34-37页
     ·一种特殊的拟合函数第37-38页
   ·本章小结第38-40页
第五章 特征提取及分类算法实现第40-51页
   ·基于相似度理论的自适应闽值法第40-44页
     ·分类算法设计第40-41页
     ·算法实验及分析第41-44页
   ·基于特征提取相似度理论的自适应阈值法第44-47页
     ·拟合分析与特征提取提取第44-47页
   ·基于相似度的K-Means算法第47-50页
   ·本章小结第50-51页
第六章 软件系统模块和界面设计第51-56页
   ·Visual Studio 2008与Matlab2009B混合编程第51页
   ·程序模块第51-55页
     ·系统总体功能框架第51-52页
     ·具体模块功能说明第52-55页
   ·数据结构介绍第55页
     ·系统类布局关系第55页
   ·本章小结第55-56页
第七章 结束语第56-58页
   ·本文主要工作总结第56-57页
   ·进一步的研究与展望第57-58页
参考文献第58-62页
致谢第62页

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