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人体手臂若干穴位电特征提取分类与经络模型辨识研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第10-15页
    1.1 课题的提出第10-11页
    1.2 课题的研究背景第11-12页
    1.3 课题研究的目的和意义第12页
    1.4 经络的国内外研究现状第12-14页
    1.5 本研究主要研究内容和安排第14-15页
第二章 基于WPD-SVM的穴位-非穴位分类方法第15-28页
    2.1 人体电刺激实验第15-18页
    2.2 小波包分解、SVM简介第18-20页
        2.2.1 小波包分解第18-19页
        2.2.2 支持向量机(SVM)第19-20页
    2.3 WPD-SVM特征提取和分类算法第20-24页
        2.3.1 特征提取算法第20-21页
        2.3.2 分类算法第21-22页
        2.3.3 结果分析第22-23页
        2.3.4 穴位点之间的分类结果分析第23-24页
    2.4 WPD-SVM算法性能分析第24-27页
        2.4.1 算法泛化性能第24-25页
        2.4.2 三种寻找超平面方法下算法运行效率比较第25-27页
    2.5 本章小结第27-28页
第三章 穴位点与非穴位点心电特性研究第28-43页
    3.1 基于小波包分解的穴位点和非穴位点心电信号特性研究第28-35页
        3.1.1 实验设计第29-33页
        3.1.2 数值实验分析第33-35页
    3.2 基于统计学的穴位点与非穴位点心电信号特性研究第35-42页
        3.2.1 穴位点定位第35-36页
        3.2.2 心电采集实验设计第36-37页
        3.2.3 实验结果分析第37-39页
        3.2.4 配对t检验及结果分析第39-42页
    3.3 本章总结第42-43页
第四章 手太阴肺经的模型辨识研究第43-55页
    4.1 电刺激实验第43-44页
    4.2 常用模型辨识方法简介第44-46页
        4.2.1 ARMAX模型简介第44页
        4.2.2 ARX模型简介第44-45页
        4.2.3 NARX模型简介第45-46页
    4.3 采用ARX和ARMAX辨识经络模型第46-48页
        4.3.1 ARX辨识模型第46-47页
        4.3.2 ARMAX辨识模型第47-48页
    4.4 采用NARX辨识经络模型第48-53页
        4.4.1 小波网络作为非线性估计子第48-51页
        4.4.2 Sigmoid网络作为非线性估计子第51-53页
    4.5 实验结果分析第53页
    4.6 本章小结第53-55页
第五章 总结和展望第55-57页
    5.1 全文总结第55-56页
    5.2 研究展望第56-57页
参考文献第57-60页
致谢第60-61页
攻读学位期间发表的学术论文第61页

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