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基于数据融合的心率估计算法及监护仪错误报警抑制的研究

中文摘要第1-8页
Abstract第8-11页
中英文符号说明第11-12页
第一章 前言第12-24页
   ·危重病医学和重症监护病房(ICU)监护仪的应用及现状第12-13页
   ·心电监护和动脉血压监护第13-17页
     ·心电监护第14-16页
     ·动脉血压监护第16-17页
   ·常见的消噪和抗干扰算法及当前研究进展第17-23页
     ·小波变换第20页
     ·Kalman滤波算法第20-21页
     ·独立分量分析算法第21页
     ·人工神经网络第21-22页
     ·模糊逻辑第22页
     ·其他第22-23页
   ·本文的工作和临床意义第23-24页
第二章 材料和方法第24-46页
   ·材料第24-27页
     ·MIMICⅡ数据库第24-25页
     ·错误报警评价数据集第25-27页
   ·方法第27-37页
     ·数据融合和错误报警抑制算法的流程第27页
     ·信号质量评估第27-30页
     ·卡尔曼滤波第30-33页
     ·数据融合算法第33-35页
     ·抑制错误报警的算法第35-37页
   ·运用MIMICⅡ数据库实现算法第37-46页
     ·数据和文件第37页
     ·开发工具包第37-40页
     ·算法的实现第40-46页
第三章 结果第46-49页
   ·融合心率的结果第46页
   ·抑制错误报警的结果第46-49页
第四章 讨论第49-51页
   ·SQI用于卡尔曼滤波调节增益系数第49页
   ·数据融合算法的扩展第49页
   ·数据融合算法与同类研究比较第49-50页
   ·抑制错误报警的临床意义第50-51页
第五章 总结与展望第51-53页
   ·总结第51页
   ·展望第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57-58页
攻读硕士学位期间发表的科研论文第58-59页
学位论文评阅及答辩情况表第59页

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