| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-13页 |
| 縮略语注释表 | 第14-15页 |
| 第1章 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第15-16页 |
| 1.1.1 课题研究背景 | 第15-16页 |
| 1.1.2 心血管系统多信号间关系 | 第16页 |
| 1.2 研究内容与研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.1 本文研究内容 | 第16-17页 |
| 1.2.2 多信号交互复杂研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 PhysioNet数据库Fantasia介绍 | 第18-19页 |
| 1.4 本章小结 | 第19-21页 |
| 第2章 心血管系统信号获取与处理 | 第21-35页 |
| 2.1 信号预处理 | 第21-24页 |
| 2.1.1 心血管系统信号及其噪声特点 | 第21-22页 |
| 2.1.2 信号预处理常用方法 | 第22-23页 |
| 2.1.3 脉搏信号的标定 | 第23-24页 |
| 2.2 信号特征点提取常用方法 | 第24-26页 |
| 2.3 基于快速经验模态分解提取RR间期序列 | 第26-32页 |
| 2.3.1 经验模态分解简介 | 第26-28页 |
| 2.3.2 一种新的快速经验模态分解方法 | 第28-29页 |
| 2.3.3 经验模态分解的不足之处分析 | 第29-30页 |
| 2.3.4 利用快速经验模态分解提取R特征点 | 第30-32页 |
| 2.4 心电-脉搏特征点交互定位及RR间期与舒张间期序列调整 | 第32-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 多变量多尺度样本熵及其性能研究 | 第35-47页 |
| 3.1 单变量信号复杂性研究 | 第35-37页 |
| 3.1.1 去趋势波动分析理论 | 第35-36页 |
| 3.1.2 单变量信号(心电间期序列)的长程相关性 | 第36-37页 |
| 3.2 多变量多尺度样本熵 | 第37-42页 |
| 3.2.1 多变量多尺度样本熵介绍 | 第37-40页 |
| 3.2.2 多变量多尺度样本熵几何解释 | 第40-41页 |
| 3.2.3 多变量多尺度样本熵曲线意义 | 第41-42页 |
| 3.3 尖峰信号(Spike)对多变量多尺度样本熵的影响 | 第42-46页 |
| 3.3.1 构造Spike序列 | 第42-43页 |
| 3.3.2 验证Spike序列对多变量多尺度样本熵的影响 | 第43-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 心电间期序列与脉搏舒张间期序列交互分析 | 第47-55页 |
| 4.1 实验设计 | 第47-48页 |
| 4.2 心电-脉搏交互复杂性验证(数据库数据实验) | 第48-50页 |
| 4.2.1 实验说明与结果 | 第48页 |
| 4.2.2 结论 | 第48-50页 |
| 4.3 心电-脉搏交互复杂性临床试验(实际数据实验) | 第50-52页 |
| 4.3.1 实验说明与结果 | 第50-52页 |
| 4.3.2 结论 | 第52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-55页 |
| 第5章 平台开发与应用 | 第55-65页 |
| 5.1 开发平台 | 第55-62页 |
| 5.1.1 虚拟仪器简介 | 第55-56页 |
| 5.1.2 平台界面设计 | 第56-59页 |
| 5.1.3 系统架构设计 | 第59-62页 |
| 5.2 系统流程图 | 第62-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士期间发表的学术论文目录 | 第75-76页 |
| 附件 | 第76页 |
