| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·选题目的和意义 | 第11-12页 |
| ·脉象客观化研究现状 | 第12-16页 |
| ·脉象分析仪的研究 | 第12-14页 |
| ·脉象客观化及辨识理论研究现状 | 第14-16页 |
| 第二章 脉象客观化理论及脉象识别基础 | 第16-28页 |
| ·脉象客观化理论基础及原理 | 第16-20页 |
| ·中医脉象介绍 | 第16页 |
| ·脉图理论基础 | 第16-17页 |
| ·脉图主要时域特征指标及其意义 | 第17-20页 |
| ·最佳脉图 | 第20页 |
| ·脉象采集装置 | 第20-22页 |
| ·脉象仪的设计原理 | 第20-21页 |
| ·脉象仪的基本结构及工作原理 | 第21-22页 |
| ·脉象信号的采集 | 第22-24页 |
| ·脉搏波信号的预处理 | 第24-28页 |
| 第三章 时频域分析理论基础及脉搏波特征参数提取 | 第28-49页 |
| ·脉象信号分析的数学方法 | 第28-33页 |
| ·脉象信号的时域分析方法 | 第28-31页 |
| ·脉象信号的频域分析方法 | 第31页 |
| ·时-频联合分析法 | 第31-33页 |
| ·傅里叶变换 | 第33-38页 |
| ·离散傅里叶变换 | 第33-34页 |
| ·连续傅里叶变换 | 第34-35页 |
| ·快速离散傅里叶变换 | 第35-37页 |
| ·连续短时傅里叶变换(STFT) | 第37-38页 |
| ·小波分析理论基础及频域特征提取 | 第38-43页 |
| ·小波变换基本原理及定义 | 第39-41页 |
| ·离散小波变换 | 第41-42页 |
| ·多分辨率分析 | 第42-43页 |
| ·脉搏波信号的特征选择和提取 | 第43-49页 |
| ·频域特征提取 | 第43-46页 |
| ·时域特征提取 | 第46-49页 |
| 第四章 神经网络分析用于脉象识别 | 第49-67页 |
| ·人工神经网络的概念 | 第49-50页 |
| ·生物学的启示 | 第49页 |
| ·人工神经网络基本概念 | 第49-50页 |
| ·神经网络的优点 | 第50-51页 |
| ·神经网络的学习规则 | 第51-52页 |
| ·神经网络的基本模型 | 第52-53页 |
| ·感知机模型 | 第52页 |
| ·自适应线性神经网络 | 第52页 |
| ·反向传播(BP)网络 | 第52页 |
| ·Hopfield 神经网络 | 第52-53页 |
| ·反向传播(BP)神经网络 | 第53-56页 |
| ·BP 算法的学习规则 | 第53-56页 |
| ·BP 算法的局限性 | 第56页 |
| ·BP 算法的改进 | 第56-62页 |
| ·添加动量项的方法 | 第57页 |
| ·LM(Levenberg-Marquardt)算法 | 第57-60页 |
| ·其它算法 | 第60-62页 |
| ·将BP 神经网络用于脉象识别 | 第62-65页 |
| ·隐含层层数选择 | 第62-63页 |
| ·隐含层节点数选择 | 第63-64页 |
| ·初始权值的选择 | 第64页 |
| ·学习率的选择 | 第64-65页 |
| ·训练次数及网络误差 | 第65页 |
| ·脉象识别的MATLAB 实现及实验结果分析 | 第65-67页 |
| 第五章 总结和展望 | 第67-69页 |
| ·本文的主要工作 | 第67页 |
| ·未来的工作和展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第74页 |