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基于粒子滤波的T波交替分析算法的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第11-19页
    1.1 研究背景及意义第11-12页
    1.2 心电图和TWA简介第12-14页
        1.2.1 心电图概述第12-14页
        1.2.2 TWA概述第14页
    1.3 国内外研究现状第14-17页
        1.3.1 单导联TWA分析算法研究现状第15-16页
        1.3.2 多导联心电信号研究现状第16-17页
    1.4 本文的主要研究内容及组织结构第17-19页
        1.4.1 本文的主要研究内容第17-18页
        1.4.2 本文的组织结构第18-19页
第2章 TWA分析理论基础第19-27页
    2.1 递推贝叶斯估计第19-21页
    2.2 粒子滤波基本理论第21-25页
        2.2.1 蒙特卡罗方法第21-22页
        2.2.2 重要性采样第22-23页
        2.2.3 序列重要性采样第23页
        2.2.4 SIS方法存在的主要问题第23-25页
    2.3 ECG数据库简介第25-26页
        2.3.1 Physionet TWA数据库第25-26页
        2.3.2 MIT-BIH噪声压力测试数据库第26页
    2.4 本章小结第26-27页
第3章 基于粒子滤波的单导联TWA分析算法第27-45页
    3.1 单导联ECG中的TWA分析框架第27-28页
    3.2 单导联ECG预处理方法第28-32页
        3.2.1 概述第28页
        3.2.2 心电信号噪声和干扰滤除第28-30页
        3.2.3 QRS波检测第30-31页
        3.2.4 P波检测第31页
        3.2.5 T波检测与对齐第31-32页
    3.3 TWA分析方法对比第32-34页
        3.3.1 谱分析方法第32-33页
        3.3.2 修正移动平均方法第33-34页
    3.4 基于粒子滤波的单导联TWA分析算法第34-43页
        3.4.1 动态状态空间模型第34-35页
        3.4.2 噪声模型及其统计特性的确定第35-38页
        3.4.3 基于标准粒子滤波的单导联TWA分析第38-41页
        3.4.4 基于GSPF的单导联TWA分析第41-43页
    3.5 TWA幅度的量化第43-44页
    3.6 本章小结第44-45页
第4章 基于粒子滤波的多导联TWA分析算法第45-53页
    4.1 多导联ECG中的TWA分析框架第45页
    4.2 多导联ECG预处理方法第45-47页
    4.3 信号变换算法第47-48页
        4.3.1 去均值处理第47页
        4.3.2 主成分分析第47-48页
    4.4 多导联TWA分析方法对比第48-49页
    4.5 基于粒子滤波的多导联TWA检测算法第49页
    4.6 多导联TWA估计算法第49-51页
        4.6.1 信号重构第49-50页
        4.6.2 基于粒子滤波的多导联TWA估计算法第50-51页
    4.7 本章小结第51-53页
第5章 仿真实验与结果分析第53-69页
    5.1 单导联TWA分析算法仿真结果第53-62页
        5.1.1 模拟单导联ECG产生第53-54页
        5.1.2 非线性滤波方法的仿真第54-56页
        5.1.3 噪声模型仿真第56-57页
        5.1.4 PF和GSPF方法的稳健性仿真第57-60页
        5.1.5 非稳态TWA仿真第60-62页
    5.2 多导联TWA分析算法仿真结果第62-67页
        5.2.1 模拟多导联ECG产生第62-64页
        5.2.2 单导PF与多导PF方法对比仿真第64-66页
        5.2.3 多导PF方法与经典方法的对比仿真第66-67页
        5.2.4 Physionet TWA数据库仿真结果第67页
    5.3 实验结果分析第67-68页
    5.4 本章小结第68-69页
第6章 结论与展望第69-71页
    6.1 结论第69页
    6.2 展望第69-71页
参考文献第71-79页
致谢第79-81页
攻读硕士学位期间发表的论文及科研情况第81页

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