| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第12-14页 |
| ·心电简介 | 第14-16页 |
| ·心脏传导系统与心电图 | 第14-15页 |
| ·心电信号波形 | 第15-16页 |
| ·心电信号用于身份识别的可行性分析 | 第16-17页 |
| ·论文研究的主要内容和创新点 | 第17-18页 |
| ·论文章节安排 | 第18-19页 |
| 第2章 ECG 信号生物特征识别技术基础 | 第19-28页 |
| ·ECG 身份识别技术的研究现状 | 第19-25页 |
| ·基于多基准点特征提取方法 | 第19-22页 |
| ·基于单基准点特征提取方法 | 第22-24页 |
| ·非基准点特征提取方法 | 第24-25页 |
| ·ECG 身份识别模式 | 第25-26页 |
| ·性能衡量指标 | 第26页 |
| ·本文的实验数据 | 第26-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 ECG 信号预处理 | 第28-46页 |
| ·心电信号的噪声 | 第28-29页 |
| ·工频干扰的消除 | 第29-31页 |
| ·基于小波变换的心电信号消噪 | 第31-38页 |
| ·小波分解与重构消噪法 | 第32页 |
| ·小波阈值消噪法 | 第32-34页 |
| ·心电信号消噪 | 第34-38页 |
| ·心电信号去心率变异性 | 第38-45页 |
| ·QRS 波检测 | 第39-40页 |
| ·T 波终点检测 | 第40-44页 |
| ·心电信号标准化处理 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第4章 基于 SVD 和相异矩阵的心电身份识别方法 | 第46-63页 |
| ·算法描述 | 第46-47页 |
| ·奇异值分解 | 第47-49页 |
| ·奇异值分解的定义 | 第47-48页 |
| ·奇异值分解的性质 | 第48-49页 |
| ·数据矩阵的相异度 | 第49-50页 |
| ·支持向量机分类理论 | 第50-54页 |
| ·支持向量机基本原理 | 第50-54页 |
| ·多类支持向量机分类法 | 第54页 |
| ·心电信号的特征提取 | 第54-58页 |
| ·基于小波分解和奇异值分解的心电信号特征提取 | 第54-56页 |
| ·基于小波分解和相异度矩阵的心电信号特征提取 | 第56-57页 |
| ·基于决策融合的心电身份识别 | 第57-58页 |
| ·结果与讨论 | 第58-62页 |
| ·特征提取的性能分析 | 第59-60页 |
| ·SVM 分类器性能分析 | 第60页 |
| ·心率变异性对心电身份识别的影响 | 第60-62页 |
| ·基于两种特征融合的识别结果 | 第62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第5章 基于 EEMD 和 TEO 的心电信号身份识别方法 | 第63-81页 |
| ·经验模式分解 | 第63-66页 |
| ·固有模态函数和经验模式分解 | 第63-65页 |
| ·模态混叠 | 第65-66页 |
| ·总体平均经验模式分解 | 第66-70页 |
| ·EEMD 方法原理和算法 | 第68-69页 |
| ·EEMD 算法中的参数 | 第69-70页 |
| ·Teager 能量算子 | 第70-71页 |
| ·基于 EEMD 和 TEO 的心电信号特征提取算法 | 第71-76页 |
| ·实验结果与讨论 | 第76-80页 |
| ·EEMD 中参数对识别率的影响 | 第76-77页 |
| ·特征参数个数的确定 | 第77-78页 |
| ·IMF 分量个数对识别率的影响 | 第78-79页 |
| ·心电信号标准化前后对识别率的影响 | 第79页 |
| ·不同分类器对识别率的影响 | 第79-80页 |
| ·本章小结 | 第80-81页 |
| 第6章 总结与展望 | 第81-83页 |
| ·工作总结 | 第81-82页 |
| ·今后工作的方向 | 第82-83页 |
| 致谢 | 第83-84页 |
| 参考文献 | 第84-89页 |
| 附录 | 第89页 |
