| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第11-13页 |
| 第2章 HRV’信号分析的理论基础 | 第13-31页 |
| 2.1 心电信号的产生 | 第13-15页 |
| 2.2 HRV的概述及生理基础 | 第15-17页 |
| 2.3 HRV信号的分析方法 | 第17-30页 |
| 2.3.1 时域分析方法 | 第18-21页 |
| 2.3.2 频域分析方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 非线性动力学分析法 | 第22-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基本尺度熵描述存在数据缺失的Logistic映射序列 | 第31-43页 |
| 3.1 通过构造对比序列从而随机去除数据的算法 | 第31-34页 |
| 3.2 基本尺度熵算法 | 第34-36页 |
| 3.3 Logistic映射序列 | 第36-40页 |
| 3.3.1 Logistic映射的定义 | 第36-37页 |
| 3.3.2 Logistic映射的混沌特性分析 | 第37-40页 |
| 3.4 存在数据缺失的Logistic映射序列的基本尺度熵分析 | 第40-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第4章 存在数据缺失的HRV信号的熵分析 | 第43-51页 |
| 4.1 Physionet-生物医学信号数据库 | 第43-44页 |
| 4.2 基本尺度熵方法分析HRV信号 | 第44-48页 |
| 4.2.1 基本尺度熵方法分析完整的HRV信号 | 第44-45页 |
| 4.2.2 基本尺度熵方法分析存在数据缺失的HRV信号 | 第45-48页 |
| 4.3 近似熵方法分析存在数据缺失的HRV信号 | 第48-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文总结 | 第51-52页 |
| 5.2 工作展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-59页 |
| 致谢 | 第59-61页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第61页 |
