| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-20页 |
| 1.1 课题的研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究进展及趋势 | 第13-17页 |
| 1.3 本文的主要贡献与创新 | 第17-18页 |
| 1.4 本论文的结构安排 | 第18-20页 |
| 第二章 标准心电数据库及心电信号预处理 | 第20-29页 |
| 2.1 心电信号的概述 | 第20-23页 |
| 2.1.1 心电信号的产生原理 | 第20-21页 |
| 2.1.2 心电信号的特征 | 第21-23页 |
| 2.2 标准心电数据库 | 第23-26页 |
| 2.3 心电信号的预处理 | 第26-28页 |
| 2.3.1 心电信号的噪声来源 | 第26-27页 |
| 2.3.2 心电信号滤波的实现 | 第27-28页 |
| 2.4 本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 心电信号QRS波检测算法的研究 | 第29-46页 |
| 3.1 传统的QRS波检测方法 | 第29-33页 |
| 3.1.1 差分阈值法 | 第29-30页 |
| 3.1.2 Pan-Tompkin差分阈值法 | 第30-31页 |
| 3.1.3 Arzeno差分阈值法 | 第31-33页 |
| 3.2 基于差分阈值的QRS波检测方法 | 第33-39页 |
| 3.2.1 差分预处理 | 第33-36页 |
| 3.2.2 R波的定位 | 第36-38页 |
| 3.2.3 QRS波宽度的检测 | 第38-39页 |
| 3.3 QRS波检测算法的仿真测试 | 第39-43页 |
| 3.3.1 测试数据库 | 第39页 |
| 3.3.2 算法性能测试与评估 | 第39-42页 |
| 3.3.3 算法性能对比与分析 | 第42-43页 |
| 3.4 典型心律失常的分类决策标准 | 第43-44页 |
| 3.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第四章 可电击复律心律自动识别算法的研究 | 第46-61页 |
| 4.1 HILB算法 | 第47-48页 |
| 4.2 基于心电时频域特征的可电击心律自动识别方法 | 第48-56页 |
| 4.2.1 心脏停搏的判别 | 第49-50页 |
| 4.2.2 带通滤波识别 | 第50-51页 |
| 4.2.3 栅条投影和斜率变异度识别 | 第51-56页 |
| 4.2.3.1 栅条投影分布离散度 | 第52页 |
| 4.2.3.2 标准化栅条投影标准差 | 第52-53页 |
| 4.2.3.3 斜率绝对值分布离散度 | 第53页 |
| 4.2.3.4 标准化斜率绝对值标准差 | 第53-56页 |
| 4.3 可电击心律识别算法的仿真测试 | 第56-60页 |
| 4.3.1 训练和测试数据库 | 第56页 |
| 4.3.2 算法性能测试和评估 | 第56-60页 |
| 4.4 本章小结 | 第60-61页 |
| 第五章 全文总结与展望 | 第61-63页 |
| 5.1 全文总结 | 第61-62页 |
| 5.2 后续工作展望 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-70页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第70-71页 |