中文摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-13页 |
·课题的研究意义 | 第9-10页 |
·心电图的临床应用与意义 | 第9页 |
·课题研究的目的与意义 | 第9-10页 |
·ECG 自动分析技术概述 | 第10-11页 |
·心电自动分析的内容,发展与现状 | 第10-11页 |
·心电自动分析的特点与难点 | 第11页 |
·本课题的研究背景与论文安排 | 第11-13页 |
第二章 心电信号的形成与采集 | 第13-18页 |
·心电信号的产生原理 | 第13-14页 |
·心电图波形特点及各特征参数 | 第14-15页 |
·常规心电图导联系统 | 第15-16页 |
·MIT/BIH 标准心电数据库介绍 | 第16-17页 |
·本章小结 | 第17-18页 |
第三章 心电信号的预处理 | 第18-33页 |
·ECG 信号中存在的噪声与干扰分析 | 第18-19页 |
·基于经典数字滤波技术的心电消噪 | 第19-24页 |
·基线漂移校正 | 第19-23页 |
·高频肌电噪声及工频干扰的滤除 | 第23-24页 |
·基于小波理论的ECG 消噪 | 第24-31页 |
·小波变换特性及原理 | 第24-25页 |
·小波消噪算法中的关键问题分析 | 第25-27页 |
·小波算法在ECG 消噪中的应用与实现 | 第27-31页 |
·传统滤波与小波消噪的比较与分析 | 第31-32页 |
·本章小结 | 第32-33页 |
第四章 基于小波理论的QRS 波群检测算法研究 | 第33-46页 |
·QRS 波群检测意义及常用检测法 | 第33-34页 |
·基于经典差分阈值法的R 波检测 | 第34-37页 |
·小波变换探测ECG 信号奇异点原理 | 第37-40页 |
·多分辨率分析和Mallat 算法 | 第37-38页 |
·ECG 信号在在小波变换下的特征 | 第38-40页 |
·基于双正交二次B 样条小波的QRS 波群识别算法 | 第40-45页 |
·算法研究及仿真 | 第40-44页 |
·小波检测法与经典差分阈值法的比较与分析 | 第44-45页 |
·本章小结 | 第45-46页 |
第五章 基于人工神经网络的心电图自动诊断技术 | 第46-62页 |
·人工神经网络概述及其应用 | 第46-47页 |
·BP 网络理论 | 第47-52页 |
·BP 网络的基本结构与应用 | 第47-48页 |
·标准BP 网络的训练算法 | 第48-50页 |
·本文对BP 网络存在缺陷的改进 | 第50-52页 |
·基于L-M 算法的房性与室性早搏检测技术 | 第52-58页 |
·神经网络诊断模型的设计 | 第52-54页 |
·诊断模型的算法实现 | 第54-56页 |
·心电图自动检测结果及分析 | 第56-58页 |
·基于改进型BP 网络的心律失常心电图分类 | 第58-60页 |
·算法设计与实现 | 第58-59页 |
·算法仿真与分析 | 第59-60页 |
·本章小结 | 第60-62页 |
第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
·论文总结 | 第62-63页 |
·未来工作展望 | 第63-64页 |
参考文献 | 第64-68页 |
攻读硕士学位期间公开发表的论文 | 第68-69页 |
致谢 | 第69-70页 |