| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要研究内容及创新点 | 第15-17页 |
| 2 心电信号降噪分析方法及其应用仿真 | 第17-38页 |
| 2.1 运动心电信号噪声及其频率分析 | 第17-18页 |
| 2.2 心电的数字滤波器降噪法及其仿真验证 | 第18-21页 |
| 2.3 心电的经验模态分解(EMD)降噪法及其仿真验证 | 第21-25页 |
| 2.3.1 经验模态分析法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 经验模态分解(EMD)降噪 | 第23-25页 |
| 2.4 人工神经网络心电降噪法 | 第25-26页 |
| 2.5 小波变换心电降噪法 | 第26-29页 |
| 2.5.1 小波分解与重构原理 | 第27-28页 |
| 2.5.2 小波分析的关键因素 | 第28-29页 |
| 2.6 基于平稳小波变换综合降噪算法的研究及仿真验证 | 第29-34页 |
| 2.6.1 基于平稳小波变换的综合降噪算法 | 第29-31页 |
| 2.6.2 高尺度小波变换去除基线漂移 | 第31-32页 |
| 2.6.3 二次样条平稳小波变换滤除工频干扰和肌电干扰 | 第32-34页 |
| 2.7 三种降噪算法性能比较 | 第34-36页 |
| 2.8 本章小结 | 第36-38页 |
| 3 QRS波群检测与分析 | 第38-50页 |
| 3.1 QRS波群检测原理 | 第38-39页 |
| 3.2 检测R波经典算法及仿真验证 | 第39-44页 |
| 3.2.1 阈值法自动检测R波 | 第40-42页 |
| 3.2.2 基于二次样条小波基的小波模极大值快速检测R波 | 第42-44页 |
| 3.3 本文高斯小波变换检测R波算法 | 第44-47页 |
| 3.3.1 小波基的选取 | 第44-46页 |
| 3.3.2 小波尺度的分解 | 第46页 |
| 3.3.3 具体检测步骤与结果 | 第46-47页 |
| 3.4 R波检测经典算法和本文高斯小波变换算法对比分析 | 第47-48页 |
| 3.5 QRS波群起始位置与终止位置小波检测算法 | 第48-49页 |
| 3.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 4 大学生运动实验数据采集与分析 | 第50-60页 |
| 4.1 运动心电信号的采集与分组 | 第50-55页 |
| 4.2 平稳小波变换及高斯小波变换在运动心电分析中的应用 | 第55-59页 |
| 4.3 本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-68页 |
