脉搏信号质量评估及其情绪识别应用
| 摘要 | 第8-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 第一章 绪论 | 第13-21页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第13-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 本文研究内容及章节安排 | 第18-21页 |
| 1.3.1 论文主要内容 | 第18-19页 |
| 1.3.2 章节安排 | 第19-21页 |
| 第二章 脉搏信号的采集与质量标注 | 第21-31页 |
| 2.1 脉搏信号简介及其质量影响因素 | 第21-24页 |
| 2.1.1 脉搏信号简介 | 第21-22页 |
| 2.1.2 脉搏信号的特点和干扰类型 | 第22-24页 |
| 2.2 脉搏信号采集实验 | 第24-28页 |
| 2.2.1 信号采集实验方案的设计 | 第25-26页 |
| 2.2.2 实验的实施及数据采集 | 第26-28页 |
| 2.3 脉搏信号质量人工标记 | 第28-30页 |
| 2.3.1 人工标记信号方法 | 第28-29页 |
| 2.3.2 脉搏信号标记结果 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 特征序列的提取与统计分析 | 第31-45页 |
| 3.1 脉搏信号特征提取 | 第31-36页 |
| 3.1.1 时频域特征序列的提取 | 第31-34页 |
| 3.1.2 非线性特征序列的提取 | 第34-36页 |
| 3.2 特征序列的统计分析 | 第36-41页 |
| 3.2.1 特征序列的差异性检验 | 第36-39页 |
| 3.2.2 特征序列的相关性分析 | 第39-41页 |
| 3.3 特征序列的阈值分类结果 | 第41-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-45页 |
| 第四章 基于SVM的脉搏信号质量评估 | 第45-57页 |
| 4.1 SVM分类算法简介 | 第45-47页 |
| 4.2 脉搏信号质量分类模型构建 | 第47-51页 |
| 4.2.1 参数寻优算法选择 | 第48-50页 |
| 4.2.2 质量分类模型构建 | 第50-51页 |
| 4.3 脉搏信号质量评估 | 第51-56页 |
| 4.3.1 单特征评估 | 第51-54页 |
| 4.3.2 多特征评估 | 第54-56页 |
| 4.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第五章 基于脉搏信号质量评估的情感状态识别 | 第57-65页 |
| 5.1 情感状态识别研究 | 第57-59页 |
| 5.2 情感状态识别模型 | 第59-61页 |
| 5.3 情感状态识别结果及分析 | 第61-64页 |
| 5.4 本章小结 | 第64-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-69页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-69页 |
| 参考文献 | 第69-75页 |
| 致谢 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
