| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状及存在的问题 | 第11-15页 |
| ·本文研究思路及主要工作 | 第15-16页 |
| 第2章 神经网络基本理论 | 第16-35页 |
| ·神经网络的基本概念 | 第16-26页 |
| ·人工神经元(Artificial Neuron) | 第16-19页 |
| ·神经元常用的基函数与激励函数类型 | 第19-23页 |
| ·神经元学习算法 | 第23-26页 |
| ·由大量神经元构成的神经网络的特点 | 第26页 |
| ·常见的几种神经网络 | 第26-29页 |
| ·前馈式神经网络 | 第26-28页 |
| ·反馈式神经网络 | 第28-29页 |
| ·人工神经网络的基本功能 | 第29-31页 |
| ·联想记忆(Associative Memory) | 第29-30页 |
| ·分类(Classifier) | 第30页 |
| ·优化计算(优化决策) | 第30-31页 |
| ·人工神经网络的应用领域 | 第31-35页 |
| ·信息领域 | 第31-32页 |
| ·自动化领域 | 第32-33页 |
| ·工程领域 | 第33-34页 |
| ·医学领域 | 第34-35页 |
| 第3章 ECG信号简介 | 第35-39页 |
| ·ECG信号的构成 | 第35-36页 |
| ·ECG信号的特征检测及病类判别 | 第36-38页 |
| ·ECG数据库及使用方法简介 | 第38-39页 |
| 第4章 基于小波神经网络的心电信号检测算法 | 第39-60页 |
| ·小波分析的基本理论 | 第39-52页 |
| ·从傅立叶变换到小波变换 | 第39-44页 |
| ·连续小波变换 | 第44-47页 |
| ·离散小波变换 | 第47-48页 |
| ·几种常用的小波 | 第48-52页 |
| ·小波神经网络 | 第52-59页 |
| ·小波神经网络的定义 | 第52-56页 |
| ·小波神经网络学习算法 | 第56-58页 |
| ·用于心电信号检测的小波神经网络的结构设计 | 第58-59页 |
| ·小波神经网络的实现方法 | 第59-60页 |
| 第5章 数值试验与结果分析 | 第60-67页 |
| ·基于小波神经网络的ECG信号检测 | 第60-64页 |
| ·小波神经网络在ECG信号检测中的优点 | 第64-67页 |
| 第6章 总结和展望 | 第67-69页 |
| ·本文主要工作总结 | 第67-68页 |
| ·需要进一步研究的问题 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间获得与学位论文相关的科研成果目录 | 第73页 |