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心电信号处理和特征信息提取方法的研究及心电工作站的研制

中文摘要第1-6页
英文摘要第6-11页
1 绪论第11-22页
 1.1 人体心电信号的产生机理及其发展历史第11页
 1.2 人体心电信号对诊断的重要意义第11-14页
  1.2.1 心电图的诊断意义第11-12页
  1.2.2 心电向量图的诊断意义第12-13页
  1.2.3 心率变异的诊断意义第13页
  1.2.4 心收缩功能的诊断意义第13-14页
  1.2.5 高频心电图的诊断意义第14页
 1.3 信号的提取方法第14-15页
  1.3.1 心电导联体系第14-15页
  1.3.2 心音信号和颈动脉信号第15页
 1.4 心电信号处理方法第15-19页
  1.4.1 预处理方法第15-17页
  1.4.2 波形识别方法第17-19页
 1.5 本文的主要研究内容第19-22页
  1.5.1 研究的目的和意义第19-20页
  1.5.2 本文主要内容第20-22页
2 心电信号数字滤波器设计第22-43页
 2.1 心电信号预处理第22-23页
 2.2 FIR带通滤波器的设计第23-26页
  2.2.1 FIR滤波器的特性第23页
  2.2.2 FIR滤波器的设计与实现第23-25页
  2.2.3 FIR滤波器纠漂处理结果第25-26页
 2.3 小波滤波器设计第26-32页
  2.3.1 小波变换的理论第26-28页
  2.3.2 小波滤波器的实验结果第28-31页
  2.3.3 小波滤波结果分析第31-32页
 2.4 形态滤波器设计第32-38页
  2.4.1 形态学的原理第33-36页
  2.4.2 形态滤波器的设计及实验第36-38页
 2.5 综合滤波算法第38-41页
 2.6 小结第41-43页
3 心电特征波形识别算法的研究第43-73页
 3.1 正常心电波形特征及其生理意义第43-45页
 3.2 自适应可变差分阈值法第45-48页
 3.3 小波变换与形态运算联合检测算法第48-55页
  3.3.1 小波变换定位法第48-52页
  3.3.2 小波变换与形态运算联合检测算法第52-55页
 3.4 QRS复合波的分形检测算法第55-69页
  3.4.1 分形理论基础及心电信号的分形特性第56-66页
  3.4.2 基于分维检测的QRS定位算法第66-69页
 3.5 QRS宽度及P、T波检测第69-71页
  3.5.1 基于小波分解二次局部变换的QRS宽度定位方法第69-71页
  3.5.2 P、T参数检测第71页
 3.6 小结第71-73页
4 基于模糊聚类分析的P、T波检测第73-86页
 4.1 采用模糊运算的必要性第73-74页
 4.2 模糊检测模型的理论基础第74-80页
  4.2.1 模糊集合运算及模糊逻辑运算第74-76页
  4.2.2 P、T波模糊聚类分析识别模型第76-80页
 4.3 P、T波识别算法的实现第80-83页
 4.4 P、T模糊聚类分析算法模型处理结果第83-85页
 4.5 小结第85-86页
5 心电工作站系统软硬件研制第86-115页
 5.1 研制心电工作站系统的目的和意义第86-87页
 5.2 系统总体结构第87-88页
 5.3 数据采集系统硬件设计第88-96页
  5.3.1 前置放大及滤波电路第90-91页
  5.3.2 DC/DC隔离电源第91-92页
  5.3.3 A/D转换及采样控制电路设计第92-93页
  5.3.4 通讯接口及单片机程序程序设计第93-96页
 5.4 软件系统设计第96-101页
  5.4.1 软件总体设计第96-99页
  5.4.2 数据采集程序第99-101页
  5.4.3 病案管理程序第101页
 5.5 软件功能设计第101-109页
  5.5.1 同步12导联心电图第101-103页
  5.5.2 心电向量第103-104页
  5.5.3 心率变异性分析第104-105页
  5.5.4 高频心电图第105-106页
  5.5.5 QT离散度分析第106-107页
  5.5.6 左心室收缩功能第107-109页
 5.6 系统测试第109-114页
  5.6.1 系统硬件测试第109-112页
  5.6.2 系统软件测试第112-114页
 5.7 小结第114-115页
6 总结与展望第115-117页
 6.1 全文总结第115-116页
 6.2 研究工作展望第116-117页
致谢第117-118页
参考文献第118-125页
附:A 心电工作站软件部分图形第125-131页
附:B 作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第131页

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