| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9-10页 |
| ·心电图自动分类研究的目的与意义 | 第10页 |
| ·心电图自动分类的研究方式 | 第10-11页 |
| ·心电图标准数据库 | 第11-14页 |
| ·心电图标准数据库的发展历程 | 第11-12页 |
| ·定量心电图通用标准的数据库概述 | 第12页 |
| ·美国心脏协会数据库概述 | 第12-13页 |
| ·心律失常标准数据库概要 | 第13-14页 |
| ·本文所选用的数据集 | 第14页 |
| ·本文的行文结构安排 | 第14-15页 |
| 第二章 心电图小波除噪 | 第15-24页 |
| ·心电信号的干扰因素 | 第15-16页 |
| ·工频干扰 | 第15页 |
| ·基线漂移 | 第15-16页 |
| ·肌电干扰 | 第16页 |
| ·电极的接触噪声 | 第16页 |
| ·心电信号小波除噪的原理 | 第16-21页 |
| ·小波变换简介 | 第16-17页 |
| ·选择小波基进行心电图除噪时应考虑的因素 | 第17-20页 |
| ·傅立叶变换、Gabor 变换及小波变换三种变换的特点对比 | 第20-21页 |
| ·基于 Biorthgonal 小波变换的心电图除噪 | 第21-24页 |
| ·Biorthgonal 小波基进行心电图除噪的优势 | 第21-22页 |
| ·bior 小波心电图除噪的基本原理 | 第22-24页 |
| 第三章 心电图波定位及特征提取 | 第24-31页 |
| ·心电图各波的定位 | 第24-29页 |
| ·QRS 波群的定位 | 第25-27页 |
| ·心电图 P 波的检测 | 第27-28页 |
| ·心电图 ST-T 段的特点分析及检测 | 第28-29页 |
| ·本文对心电图各特征波的检测 | 第29-31页 |
| 第四章 心电图概率神经网络分类 | 第31-38页 |
| ·反向误差传播(BP)神经网络心电图分类模型的特点 | 第31页 |
| ·RBF 神经网络心电图分类模型的特点 | 第31-32页 |
| ·概率神经网络心电图分类模型的优势 | 第32-34页 |
| ·概率神经网络中主要参数的设置原则 | 第32-33页 |
| ·概率神经网络结构优势 | 第33页 |
| ·概率神经网络的实时运行优势 | 第33-34页 |
| ·概率神经网络的心电图分类原理 | 第34-38页 |
| ·心电图分类模型中所使用的贝叶斯判定策略 | 第34-36页 |
| ·概率神经网络心电图分类原理 | 第36-38页 |
| 第五章 心电图自动分类实验仿真 | 第38-46页 |
| ·实验样本来源 | 第38页 |
| ·小波变换对心电图滤波 | 第38-39页 |
| ·心电图特征提取 | 第39-40页 |
| ·心电图特征提取 | 第40-44页 |
| ·概率神经网络心电图分类的网络结构 | 第40页 |
| ·概率神经网络的输入向量 | 第40-41页 |
| ·概率神经网络的隐层工作过程 | 第41页 |
| ·输出向量及输出层工作原理 | 第41-44页 |
| ·心电图实验仿真结果 | 第44-46页 |
| 第六章 结论及展望 | 第46-48页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 附录A（攻读硕士学位期间发表论文目录） | 第53页 |
