基于Lempel-Ziv复杂度和信号分解的心颤与心动信号分析方法研究
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 本文的主要内容及章节安排 | 第15-17页 |
| 第二章 LZ复杂度和时间序列分解方法 | 第17-27页 |
| 2.1 LZ复杂度方法 | 第17-21页 |
| 2.1.1 LZ复杂度原理 | 第19-20页 |
| 2.1.2 LZ复杂度算法步骤 | 第20页 |
| 2.1.3 LZ复杂度分类 | 第20-21页 |
| 2.2 时间序列分解方法 | 第21-27页 |
| 2.2.1 时间序列分解方法概述 | 第21页 |
| 2.2.2 经验模态分解（EMD） | 第21-23页 |
| 2.2.3 小波变换 | 第23-27页 |
| 第三章 近似熵、样本熵方法及实验结果 | 第27-37页 |
| 3.1 近似熵、样本熵概述 | 第27-29页 |
| 3.1.1 近似熵 | 第27-28页 |
| 3.1.2 样本熵 | 第28-29页 |
| 3.2 相关向量机 | 第29-32页 |
| 3.3 实验结果及分析 | 第32-37页 |
| 第四章 联合算法对VT、VF的检测 | 第37-49页 |
| 4.1 实验数据及软件 | 第37-39页 |
| 4.1.1 实验数据 | 第37-38页 |
| 4.1.2 支持向量机 | 第38-39页 |
| 4.2 EMD和LZ复杂度结合的新算法 | 第39-45页 |
| 4.2.1 算法的理论基础 | 第39-40页 |
| 4.2.2 实验结果分析 | 第40-45页 |
| 4.3 小波变换和LZ复杂度结合的新算法 | 第45-49页 |
| 第五章 改进的LZ复杂度算法及实验结果分析 | 第49-57页 |
| 5.1 LZ复杂度算法的改进 | 第49-51页 |
| 5.2 仿真和实验结果 | 第51-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 全文总结 | 第57页 |
| 6.2 前景展望 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 附录 | 第66页 |
