| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| ·选题背景与研究意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文主要研究内容及创新点 | 第15-18页 |
| 2 心电信号检测系统的硬件设计 | 第18-34页 |
| ·心电信号的电特性分析 | 第18-19页 |
| ·系统的总体设计思路和框架 | 第19-20页 |
| ·心电信号采集模块硬件电路的设计 | 第20-28页 |
| ·前置放大电路的设计 | 第21页 |
| ·右腿驱动电路的设计 | 第21-23页 |
| ·0.05Hz高通滤波器的设计 | 第23-24页 |
| ·200Hz低通滤波器的设计 | 第24-25页 |
| ·50Hz工频滤波器的设计 | 第25-27页 |
| ·后级放大电路的设计 | 第27-28页 |
| ·心电信号存储与显示模块硬件电路的设计 | 第28-33页 |
| ·A/D转换电路的设计 | 第28-29页 |
| ·数据存储电路的设计 | 第29-30页 |
| ·LCD显示电路的设计 | 第30-31页 |
| ·串口通信电路的设计 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 3 心电信号的数字滤波及其仿真 | 第34-49页 |
| ·心电采集中的噪声及其特性分析 | 第34-36页 |
| ·基于小波阈值去噪数字滤波器的设计及仿真 | 第36-40页 |
| ·小波阈值去噪的理论 | 第36-37页 |
| ·小波阈值去噪数字滤波器的设计 | 第37-40页 |
| ·对于基线漂移的小波阈值去噪 | 第38-39页 |
| ·对于肌电干扰的小波阈值去噪 | 第39页 |
| ·对于工频干扰的小波阈值去噪 | 第39页 |
| ·对于三种干扰信号的小波阈值去噪 | 第39-40页 |
| ·基于自适应去噪数字滤波器的设计及仿真 | 第40-46页 |
| ·自适应滤波器的原理 | 第40-42页 |
| ·自适应去噪数字滤波器的设计 | 第42-46页 |
| ·固定步长LMS自适应去噪数字滤波器的设计与仿真 | 第42-43页 |
| ·可变步长LMS自适应去噪数字滤波器的设计与仿真 | 第43-45页 |
| ·RLS自适应去噪数字滤波器的设计与仿真 | 第45-46页 |
| ·四种去噪算法的性能比较 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 心电信号QRS复合波的检测 | 第49-62页 |
| ·小波变换QRS复合波检测原理 | 第49-53页 |
| ·小波变换原理 | 第49-50页 |
| ·小波变换奇异点与信号突变点之间的联系 | 第50-51页 |
| ·小波函数的选取与尺度的选择 | 第51-53页 |
| ·QRS复合波的检测 | 第53-60页 |
| ·QRS复合波的检测流程 | 第55-56页 |
| ·R波的检测 | 第56-57页 |
| ·Q波与S波检测 | 第57-58页 |
| ·QRS复合波起始位置与终止位置的检测 | 第58-60页 |
| ·算法的验证与对比分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 5 心电信号分类方法的研究 | 第62-91页 |
| ·实验数据的选取及特征参数的提取 | 第63-68页 |
| ·实验数据的选取 | 第63-65页 |
| ·实验特征参数的提取 | 第65-68页 |
| ·降维处理方法的研究 | 第68-72页 |
| ·主成分分析法(PCA) | 第68-71页 |
| ·线性判别法(LDA) | 第71-72页 |
| ·主成分分析与线性判别融合法(PCA-LDA) | 第72页 |
| ·分类器的设计 | 第72-85页 |
| ·支持向量机(SVM)与最小二乘支持向量机(LS-SVM) | 第73-77页 |
| ·SVM与LS-SVM参数的优化 | 第77-83页 |
| ·交叉验证参数寻优在SVM(LS-SVM)中的应用 | 第77-79页 |
| ·遗传算法(GA)参数寻优在SVM(LS-SVM)中的应用 | 第79-81页 |
| ·粒子群算法参数寻优在SVM(LS-SVM)中的应用 | 第81-83页 |
| ·极限学习机(ELM) | 第83-85页 |
| ·ECG数据分类结果与分析 | 第85-90页 |
| ·分类器的性能评估 | 第86-87页 |
| ·降维处理方法在支持向量机中的性能评估 | 第87-88页 |
| ·支持向量机中参数寻优算法性能评估 | 第88-89页 |
| ·支持向量机、最小二乘支持向量机与极限学习机性能对比分析 | 第89-90页 |
| ·本章小结 | 第90-91页 |
| 6 总结与展望 | 第91-94页 |
| ·总结 | 第91-92页 |
| ·展望 | 第92-94页 |
| 参考文献 | 第94-98页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第98-99页 |
| 致谢 | 第99-101页 |
