基于HHT-HMM血细胞信号识别方法的研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 引言 | 第7-10页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 1.2.1 血细胞信号研究现状 | 第7-8页 |
| 1.2.2 希尔伯特-黄变换研究现状 | 第8页 |
| 1.2.3 隐马尔可夫模型研究现状 | 第8-9页 |
| 1.3 本文主要内容 | 第9-10页 |
| 第2章 经典时频分析与希尔伯特-黄变换 | 第10-19页 |
| 2.1 短时傅立叶变换 | 第10-11页 |
| 2.2 小波变换 | 第11页 |
| 2.3 希尔伯特-黄变换 | 第11-13页 |
| 2.3.1 经验模态分解 | 第11-13页 |
| 2.3.2 希尔伯特谱分析 | 第13页 |
| 2.4 实例时频分析对比 | 第13-18页 |
| 2.5 希尔伯特-黄变换的特点 | 第18页 |
| 2.6 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 隐马尔科夫模型及其扩展模型 | 第19-30页 |
| 3.1 隐马尔科夫模型概述 | 第19-20页 |
| 3.2 隐半马尔科夫模型概述 | 第20-27页 |
| 3.2.1 隐半马尔科夫模型 | 第20-21页 |
| 3.2.2 前向-后向算法 | 第21-23页 |
| 3.2.3 维特比算法 | 第23-24页 |
| 3.2.4 Baum-Welch算法 | 第24-27页 |
| 3.3 多样本的学习 | 第27-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 血细胞信号处理与特征提取 | 第30-41页 |
| 4.1 血细胞信号采集 | 第30-31页 |
| 4.2 小波阈值去噪滤波 | 第31-34页 |
| 4.3 基于希尔伯特-黄变换的时频特征提取 | 第34-40页 |
| 4.3.1 剔除EMD中产生的虚假IMF分量 | 第34-36页 |
| 4.3.2 提取分析时频特征向量 | 第36-40页 |
| 4.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第5章 血细胞信号分类识别 | 第41-47页 |
| 5.1 总体方案概述 | 第41页 |
| 5.2 训练模型参数 | 第41-45页 |
| 5.2.1 建立训练样本 | 第41页 |
| 5.2.2 初始化模型参数 | 第41-44页 |
| 5.2.3 模型的训练 | 第44-45页 |
| 5.3 分类结果 | 第45-46页 |
| 5.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第6章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 6.1 全文总结 | 第47页 |
| 6.2 工作展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第54页 |
