| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·心电自动诊断技术概述 | 第8-12页 |
| ·心电图及其产生原理 | 第8-9页 |
| ·心电自动分析技术的历史 | 第9-10页 |
| ·心电自动分析的内容和现状 | 第10-12页 |
| ·本文的研究内容 | 第12-14页 |
| 第二章 心电图频域特征提取 | 第14-24页 |
| ·心电样本获得及其预处理 | 第14-17页 |
| ·MIT 数据库简介 | 第14-15页 |
| ·预处理 | 第15-17页 |
| ·特征空间的产生 | 第17-19页 |
| ·小波变换理论介绍 | 第17-18页 |
| ·频域特征及特征空间的产生 | 第18-19页 |
| ·特征提取 | 第19-24页 |
| ·距离度量 | 第19-20页 |
| ·特征搜索算法 | 第20-21页 |
| ·特征提取结果 | 第21-24页 |
| 第三章 基于BP 神经网络的心电图分类 | 第24-31页 |
| ·BP 神经网络 | 第24-27页 |
| ·人工神经网络概述 | 第24-25页 |
| ·BP 神经网络及BP 算法 | 第25-27页 |
| ·db2 小波八维特征向量下的心电图分类 | 第27-31页 |
| 第四章 基于支持向量机的心电图分类 | 第31-48页 |
| ·支持向量机 | 第31-37页 |
| ·统计学习理论 | 第31-32页 |
| ·支持向量机 | 第32-37页 |
| ·db2 小波下的心电图的分类 | 第37-43页 |
| ·八维特征向量下的心电图分类 | 第37-41页 |
| ·不同维特征向量下的心电图分类 | 第41-43页 |
| ·其他小波下的心电图分类 | 第43-45页 |
| ·db2 小波八维特征向量下的分类器对多个记录正常心搏的检测 | 第45-48页 |
| 第五章 总结与展望 | 第48-51页 |
| ·总结 | 第48-50页 |
| ·展望 | 第50-51页 |
| 参考文献 | 第51-54页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55页 |