| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第1章 引言 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 血糖检测方法的研究现状及其发展方向 | 第11-13页 |
| 1.2.2 支持向量机的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 论文章节安排 | 第15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第2章 无创血糖检测技术比较分析 | 第17-24页 |
| 2.1 近红外光谱技术 | 第17-18页 |
| 2.1.1 近红外光谱技术的工作原理 | 第17-18页 |
| 2.1.2 近红外光谱技术的特点 | 第18页 |
| 2.2 反离子电渗透技术 | 第18-19页 |
| 2.2.1 反离子电渗透技术的工作原理 | 第18-19页 |
| 2.2.2 反离子电渗透技术的特点 | 第19页 |
| 2.3 光声光谱技术 | 第19-21页 |
| 2.3.1 光声光谱技术的工作原理 | 第20页 |
| 2.3.2 光声光谱技术的特点 | 第20-21页 |
| 2.4 电磁波技术 | 第21-22页 |
| 2.4.1 电磁波技术的工作原理 | 第21-22页 |
| 2.4.2 电磁波技术的特点 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 支持向量机理论 | 第24-32页 |
| 3.1 支持向量机分类问题描述 | 第24-25页 |
| 3.2 支持向量机的分类 | 第25-30页 |
| 3.2.1 线性可分支持向量机 | 第25-27页 |
| 3.2.2 线性不可分支持向量机 | 第27-29页 |
| 3.2.3 非线性可分支持向量机 | 第29-30页 |
| 3.3 常用的核函数 | 第30页 |
| 3.4 支持向量机算法的特点 | 第30-31页 |
| 3.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 基于电磁波的无创血糖检测方法 | 第32-45页 |
| 4.1 实验前期准备目标 | 第32-39页 |
| 4.1.1 检测频段的选择 | 第32-37页 |
| 4.1.2 S参数的选择 | 第37-39页 |
| 4.2 矢量网络分析仪检测系统简介 | 第39-40页 |
| 4.3 实验方法 | 第40-42页 |
| 4.4 实验结果及分析 | 第42-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第5章 基于libsvm的电极影响下目标识别与分类 | 第45-54页 |
| 5.1 Libsvm软件包简介 | 第45页 |
| 5.2 样本数据的预处理 | 第45-46页 |
| 5.3 支持向量机模型的选择及优化 | 第46-47页 |
| 5.4 支持向量机的训练与预测 | 第47-48页 |
| 5.5 输出结果分析 | 第48-53页 |
| 5.5.1 不同直径的圆形电极的输出结果 | 第48-51页 |
| 5.5.2 三种不同形状电极的输出结果 | 第51-53页 |
| 5.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 攻读学位期间取得学术成果 | 第59页 |