| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 心肌梗死识别算法研究的内容 | 第10-12页 |
| 1.3 心肌梗死识别国内外研究近况 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要内容及章节安排 | 第13-14页 |
| 第2章 心电信号以及心肌梗死分类相关研究 | 第14-25页 |
| 2.1 心电波形及信号特征 | 第14-20页 |
| 2.1.1 心电信号生物机理 | 第14-15页 |
| 2.1.2 心电信号特征 | 第15页 |
| 2.1.3 典型的正常心电图波形 | 第15-17页 |
| 2.1.4 常规心电图导联系统 | 第17-20页 |
| 2.2 心肌梗死定义及分类 | 第20-23页 |
| 2.2.1 心肌梗死的定义 | 第20页 |
| 2.2.2 心肌梗死的分类方法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 心肌梗死的心电图演变规律及分期 | 第21-23页 |
| 2.3 PTBDB心电信号数据库 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 心电信号特征点检测 | 第25-41页 |
| 3.1 心电信号预处理 | 第25-28页 |
| 3.1.1 工频干扰及其消除方法 | 第25-26页 |
| 3.1.2 基线漂移及其消除方法 | 第26页 |
| 3.1.3 肌电干扰及其消除方法 | 第26-27页 |
| 3.1.4 噪声去除效果 | 第27-28页 |
| 3.2 特征点检测 | 第28-40页 |
| 3.2.1 QRS波群的检测 | 第29-33页 |
| 3.2.2 P波、T波的检测 | 第33-35页 |
| 3.2.3 ST段检测方法 | 第35-38页 |
| 3.2.3.1 ST段特征点检测 | 第35-37页 |
| 3.2.3.2 ST段斜率检测 | 第37-38页 |
| 3.2.3.3 ST段面积检测 | 第38页 |
| 3.2.4 特征点检测效果 | 第38-40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于线性拟合的信号特征提取 | 第41-46页 |
| 4.1 多项式拟合算法介绍 | 第41-42页 |
| 4.2 多项式拟合算法Polyfit | 第42页 |
| 4.3 基于Polyfit的心电图特征提取算法PolyECG | 第42-44页 |
| 4.4 多项式拟合中参数k的确定 | 第44-45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于支持向量机的信号分类 | 第46-61页 |
| 5.1 支持向量机的研究 | 第46-52页 |
| 5.1.1 线性可分支持向量机 | 第46-49页 |
| 5.1.2 线性不可分支持向量机 | 第49页 |
| 5.1.3 支持向量机 | 第49-51页 |
| 5.1.4 核函数 | 第51-52页 |
| 5.2 支持向量机多分类方法 | 第52-55页 |
| 5.3 支持向量机参数优化 | 第55-58页 |
| 5.3.1 核函数及参数分析 | 第55-56页 |
| 5.3.2 参数优化方法 | 第56-58页 |
| 5.4 libsvm操作环境介绍 | 第58-59页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第59-60页 |
| 5.6 本章小结 | 第60-61页 |
| 第6章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |