| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-28页 |
| ·引言 | 第14-15页 |
| ·心电信号产生机理及特点 | 第15-19页 |
| ·心电信号产生机理 | 第15-16页 |
| ·心电信号特点 | 第16-17页 |
| ·正常心电图波形及其意义 | 第17-19页 |
| ·心电信号智能分析技术的发展现状 | 第19-25页 |
| ·心电信号预处理技术的发展现状 | 第20-21页 |
| ·心电信号特征识别的发展现状 | 第21-22页 |
| ·异常心电智能分类及诊断技术的发展现状 | 第22-25页 |
| ·本文研究目的及主要工作内容 | 第25-26页 |
| ·本文的章节安排 | 第26-28页 |
| 第二章 小波变换的基础理论简介 | 第28-48页 |
| ·引言 | 第28页 |
| ·从傅里叶变换到小波变换 | 第28-29页 |
| ·连续小波变换 | 第29-31页 |
| ·小波基函数 | 第29-30页 |
| ·连续小波变换 | 第30-31页 |
| ·离散小波变换 | 第31-32页 |
| ·多分辨率分析 | 第32-35页 |
| ·多分辨率分析的概念 | 第32-33页 |
| ·小波函数与小波空间 | 第33-34页 |
| ·二尺度方程 | 第34-35页 |
| ·MALLAT 算法 | 第35-37页 |
| ·多孔算法 | 第37-38页 |
| ·小波变换的提升实现 | 第38-47页 |
| ·小波分解与重构的多相位表示 | 第38-40页 |
| ·Laurent 多项式的 Euclidean 算法 | 第40页 |
| ·多相位矩阵的因子分解 | 第40-42页 |
| ·小波提升实现方法 | 第42-46页 |
| ·整数小波变换 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-48页 |
| 第三章 基于小波变换的心电信号去噪算法 | 第48-70页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·心电信号噪声分析 | 第48-49页 |
| ·工频干扰 | 第48页 |
| ·肌电干扰 | 第48-49页 |
| ·基线漂移 | 第49页 |
| ·小波变换去噪原理 | 第49-50页 |
| ·各种小波去噪方法的比较 | 第50-52页 |
| ·模极大值法去噪 | 第50页 |
| ·相关性去噪 | 第50-51页 |
| ·小波收缩阈值法去噪 | 第51页 |
| ·平移不变量小波法去噪 | 第51-52页 |
| ·小波基的选择 | 第52-55页 |
| ·小波基的数学特性分析 | 第52-54页 |
| ·心电信号去噪小波基选择 | 第54-55页 |
| ·小波分解层数的确定 | 第55-56页 |
| ·小波阈值收缩去噪法 | 第56-59页 |
| ·小波阈值收缩去噪原理 | 第56-58页 |
| ·小波阈值函数 | 第58-59页 |
| ·基于一种新小波阈值函数的心电信号去噪 | 第59-64页 |
| ·新阈值函数 | 第60-61页 |
| ·仿真实验及分析 | 第61-64页 |
| ·基于加权阈值收缩的心电信号小波去噪 | 第64-69页 |
| ·加权阈值函数 | 第64-66页 |
| ·仿真实验及分析 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第四章 基于小波变换的心电信号特征检测算法 | 第70-88页 |
| ·引言 | 第70页 |
| ·基于小波变换检测信号奇异点原理 | 第70-72页 |
| ·李普西兹指数 | 第70-71页 |
| ·奇异点检测原理 | 第71-72页 |
| ·QRS 波群检测算法 | 第72-83页 |
| ·小波函数的选取 | 第72-73页 |
| ·小波变换尺度的选择 | 第73-74页 |
| ·R 峰值点的检测 | 第74-76页 |
| ·QRS 波群起始点检测 | 第76-78页 |
| ·仿真实验及分析 | 第78-83页 |
| ·P、T 波检测算法 | 第83-87页 |
| ·P 波关键点检测算法 | 第83-84页 |
| ·T 波关键点检测算法 | 第84-85页 |
| ·仿真实验及分析 | 第85-87页 |
| ·本章小结 | 第87-88页 |
| 第五章 基于提升小波心电信号处理和分析算法及 VLSI 实现 | 第88-115页 |
| ·引言 | 第88-89页 |
| ·提升小波函数选择及分解层数的确定 | 第89页 |
| ·提升小波函数的选择 | 第89页 |
| ·分解层数的确定 | 第89页 |
| ·算法整体设计及 FPGA 设计 | 第89-94页 |
| ·算法整体设计 | 第89-91页 |
| ·算法总体流程图 | 第91-92页 |
| ·P、T 波识别算法及 FPGA 设计分析 | 第92-94页 |
| ·仿真实验及分析 | 第94-101页 |
| ·提升小波加权阈值去噪实验 | 第94-98页 |
| ·QRS 波差分识别实验 | 第98-99页 |
| ·P、T 波识别实验 | 第99-101页 |
| ·提升小波算法的 VLSI 实现 | 第101-114页 |
| ·小波提升方案 | 第101-102页 |
| ·小波提升分解 FPGA 实现 | 第102-103页 |
| ·小波提升重构 FPGA 实现 | 第103-104页 |
| ·硬件实现仿真实验结果及分析 | 第104-114页 |
| ·本章小结 | 第114-115页 |
| 第六章 基于 FCM 的异常心律分类算法 | 第115-145页 |
| ·引言 | 第115-116页 |
| ·聚类的基本概念 | 第116-127页 |
| ·聚类的定义 | 第116-117页 |
| ·模式相似性测度 | 第117-120页 |
| ·类的定义与类间距离 | 第120-123页 |
| ·常用聚类算法分析 | 第123-125页 |
| ·模糊聚类算法 | 第125-127页 |
| ·基于 FCM 的异常心律分类算法 | 第127-135页 |
| ·聚类算法有效性判别 | 第127-130页 |
| ·基于 FCM 的算法改进 | 第130-131页 |
| ·基于 FCM 的异常心律分类算法结构 | 第131-135页 |
| ·心电信号特征实验数据来源描述 | 第135-137页 |
| ·实验数据来源和问题描述 | 第135页 |
| ·心电信号特征向量的提取 | 第135-137页 |
| ·LCFCM 算法对异常心律分类试验分析 | 第137-144页 |
| ·模糊聚类算法的收敛性分析 | 第137-138页 |
| ·LCFCM 算法的实验结果及分析 | 第138-144页 |
| ·本章小结 | 第144-145页 |
| 第七章 总结与展望 | 第145-147页 |
| ·总结 | 第145-146页 |
| ·展望 | 第146-147页 |
| 参考文献 | 第147-160页 |
| 附录 | 第160-162页 |
| 作者在攻读博士期间所取得的科研成果 | 第162-164页 |
| 致谢 | 第164页 |