基于小波变换和DTW算法的ECG身份识别系统研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 图和附表清单 | 第10-12页 |
| 1 绪论 | 第12-23页 |
| ·生物特征识别技术概述 | 第12-13页 |
| ·ECG身份识别可行性 | 第13-16页 |
| ·ECG产生原理及采集 | 第13-15页 |
| ·ECG身份识别可行性分析 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-21页 |
| ·多特征点提取的ECG身份识别 | 第16-18页 |
| ·单特征点提取的ECG身份识别 | 第18-20页 |
| ·无特征点提取的ECG身份识别 | 第20-21页 |
| ·本文数据来源 | 第21页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-23页 |
| 2 ECG预处理及特征提取 | 第23-40页 |
| ·小波变换 | 第23-27页 |
| ·小波变换原理 | 第23-25页 |
| ·Mallat算法和atrous算法 | 第25-27页 |
| ·ECG预处理 | 第27-31页 |
| ·高频噪声干扰的消除 | 第28-29页 |
| ·基线漂移的消除 | 第29-31页 |
| ·R波峰值点提取 | 第31-35页 |
| ·R波的奇异性分析 | 第31-34页 |
| ·R波峰值点提取方法 | 第34-35页 |
| ·ECG身份识别特征提取 | 第35-36页 |
| ·实验结果与分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 3 基于相关性分析和动态时间规整的身份识别 | 第40-49页 |
| ·相关性分析 | 第40-41页 |
| ·DTW算法原理 | 第41-42页 |
| ·DTW快速算法 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-48页 |
| ·单导联ECG身份识别 | 第44-46页 |
| ·多导联ECG身份识别 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 ECG身份识别系统软件设计与实现 | 第49-60页 |
| ·ECG身份识别系统软件设计 | 第49-52页 |
| ·系统设计目标 | 第49页 |
| ·系统功能框架 | 第49-50页 |
| ·模板数据库设计 | 第50-51页 |
| ·ECG身份识别流程 | 第51-52页 |
| ·ECG身份识别系统软件实现 | 第52-59页 |
| ·Visual C++数据库编程实现 | 第53-56页 |
| ·身份识别软件实现 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-63页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果 | 第67页 |
