基于小波神经网络的心电数据压缩方法研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究目的、背景和意义 | 第9-10页 |
| ·心电图（ECG）的相关知识 | 第10-13页 |
| ·心电数据压缩的必要性 | 第13-14页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| 2 各种心电数据压缩方法 | 第15-22页 |
| ·概述 | 第15-17页 |
| ·压缩性能评价指标 | 第17页 |
| ·常见的ECG 压缩方法 | 第17-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 神经网络 | 第22-32页 |
| ·神经网络 | 第22-24页 |
| ·BP 和RBF 神经网络 | 第24-30页 |
| ·基于BP 和RBF 神经网络的心电信号建模 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 4 小波变换 | 第32-46页 |
| ·小波分析概述 | 第32-33页 |
| ·小波变换原理 | 第33-38页 |
| ·多分辨分析与Mallat 快速算法 | 第38-42页 |
| ·基于小波变换的心电数据压缩 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 5 小波神经网络 | 第46-62页 |
| ·小波神经网络理论基础 | 第47-49页 |
| ·隐含层传递函数及节点数的确定 | 第49-54页 |
| ·小波神经网络训练算法设计 | 第54-56页 |
| ·小波神经网络应用于心电数据压缩 | 第56-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 6 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·本文总结 | 第62页 |
| ·工作展望 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69-70页 |
| 独创性声明 | 第70页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第70页 |
