| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 课题的研究目的及意义 | 第10-12页 |
| 1.1.1 课题研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究心音信号的意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外心音信号的算法分析与建模 | 第12-16页 |
| 1.2.1 心音预处理 | 第12-14页 |
| 1.2.2 心音分割与特征提取 | 第14-15页 |
| 1.2.3 心音模式识别与分类 | 第15-16页 |
| 1.3. 论文的主要研究工作及章节 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本论文的研究内容及主要贡献 | 第16-17页 |
| 1.3.2 论文各章节的主要内容 | 第17-18页 |
| 第二章 心音信号预处理 | 第18-41页 |
| 2.1 心音信号的医学解释 | 第18-23页 |
| 2.1.1 心音信号产生机制及听诊 | 第18-20页 |
| 2.1.2 心杂音的产生与心音信号的时频特征 | 第20-22页 |
| 2.1.3 心音信号对于诊断先天性心脏病的意义 | 第22-23页 |
| 2.2 心音信号的预处理 | 第23-35页 |
| 2.2.1 小波变换的数学基础 | 第23-27页 |
| 2.2.2 基于DWT与WPT的小波去噪法 | 第27-35页 |
| 2.3 心音信号的包络提取 | 第35-41页 |
| 2.3.1 归一化香浓能量及心音能量分布 | 第35页 |
| 2.3.2 几种包络提取算法比较 | 第35-38页 |
| 2.3.3 包络提取与峰值点增强新策略 | 第38-41页 |
| 第三章 心音信号的自动分段策略 | 第41-58页 |
| 3.1 包络峰值点检测 | 第41-53页 |
| 3.1.1 标尺包络与算法流程 | 第41-46页 |
| 3.1.2 峰值点检测窗函数及伪峰值点除去规则 | 第46-50页 |
| 3.1.3 伪峰值点边界位置优化 | 第50-53页 |
| 3.2 第一心音S1与第二心音S2的识别 | 第53-57页 |
| 3.2.1 S1和S2的识别 | 第53-54页 |
| 3.2.2 自适应复检的方法提高S1与S2的识别正确率 | 第54-57页 |
| 3.3 心动周期的提取 | 第57-58页 |
| 第四章 心音信号的特征提取及分析 | 第58-64页 |
| 4.1 杂音主要的医学特征 | 第58-60页 |
| 4.1.1 杂音的描述 | 第58页 |
| 4.1.2 收缩期杂音与舒张期杂音 | 第58-60页 |
| 4.1.3 室间隔缺损与房间隔缺损 | 第60页 |
| 4.2 心脏功能指标 | 第60-62页 |
| 4.2.1 第一心音S1与第二心音S2幅值比 | 第60-61页 |
| 4.2.2 舒张期与收缩期的时间比D/S | 第61页 |
| 4.2.3 心率变异性分析与心率变化趋势 | 第61-62页 |
| 4.2.4 收缩期与舒张期的各期能量指标及形态 | 第62页 |
| 4.3 心音分段与分析特征提取 | 第62-64页 |
| 第五章 正常心音与先心病异常心音特征提取及对比分析 | 第64-76页 |
| 5.1 实验数据说明 | 第64页 |
| 5.2 自动分段策略下的S1与S2识别率分析 | 第64-67页 |
| 5.2.1 正常心音的S1与S2识别率分析 | 第65页 |
| 5.2.2 异常心音的S1与S2识别率分析 | 第65-67页 |
| 5.3 心率变化趋势分析与心率变异性分析 | 第67-69页 |
| 5.3.1 正常心音的心率变化趋势分析与心率变异性分析 | 第67页 |
| 5.3.2 异常心音的心率变化趋势分析与心率变异性分析 | 第67-69页 |
| 5.4 心脏储备指标D/S和S1/S2 | 第69-71页 |
| 5.4.1 正常心音的心脏储备指标D/S和S1/S2分析 | 第69页 |
| 5.4.2 异常心音的心脏储备指标D/S和S1/S2分析 | 第69-71页 |
| 5.5 各频段早、中和晚期能量分数分析 | 第71-76页 |
| 5.5.1 收缩期早、中和晚期能量分数 | 第71-72页 |
| 5.5.2 舒张期早、中和晚期能量分数对比 | 第72-76页 |
| 第六章 总结与展望 | 第76-79页 |
| 6.1 总结 | 第76-77页 |
| 6.2 展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 在校期间研究成果 | 第83-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 附录 | 第85-86页 |
