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低功耗心电处理算法及存储架构研究

致谢第5-7页
摘要第7-9页
Abstract第9-10页
1 绪论第18-39页
    1.1 研究背景与意义第18-19页
    1.2 心电信号形态分析和主要特点第19-21页
    1.3 低功耗心电处理设计方法第21-23页
    1.4 心电处理技术研究现状和低功耗设计趋势第23-36页
        1.4.1 心电压缩算法现状和低功耗趋势第23-29页
        1.4.2 QRS检测算法研究现状和低功耗趋势第29-32页
        1.4.3 低功耗硬件处理平台研究现状和趋势第32-36页
    1.5 论文技术路线和研究基础第36-37页
    1.6 论文的研究内容和组织架构第37-39页
2 基于经验模态分解的心电信号压缩算法研究第39-63页
    2.1 基于变换域的心电信号压缩现状第39-42页
    2.2 EMD原理分析第42-45页
        2.2.1 信号的瞬时频率分析第42-43页
        2.2.2 本征模态函数(IMF)及EMD的基本算法第43-44页
        2.2.3 EMD方法自适应性特点与应用第44-45页
    2.3 EMD极值均值点筛选方法第45-48页
        2.3.1 基于极值均值点筛选函数的信号重构第47-48页
    2.4 基于EMD筛选过程的ECG压缩流程第48-57页
        2.4.1 筛选函数重组合第49-52页
        2.4.2 极值均值点优化选取第52-53页
        2.4.3 零死区量化第53-56页
        2.4.4 特征值和位置编码第56-57页
    2.5 实验结果分析第57-62页
        2.5.1 与基于包络的EMD方法对比分析第58-60页
        2.5.2 与其他变换域方法对比分析第60-62页
    2.6 本章小结第62-63页
3 信号特征预判的低功耗QRS检测算法研究第63-92页
    3.1 低功耗心电QRS波形检测算法研究现状第64-68页
    3.2 小波分解介绍第68-70页
        3.2.1 小波变换理论发展第68-70页
        3.2.2 小波变换在心电信号中的应用第70页
    3.3 基于小波变换的QRS波检测算法特性研究第70-75页
        3.3.1 心电信号的小波分解第71-73页
        3.3.2 小波分解系数特征分析第73-75页
    3.4 波形预判的QRS波检测算法第75-86页
        3.4.1 QRS复合波预判断第76-79页
        3.4.2 R波峰检测第79-86页
    3.5 实验结果分析第86-91页
        3.5.1 算法功耗对比分析第86-88页
        3.5.2 算法性能对比分析第88-91页
        3.5.3 算法抗噪声对比分析第91页
    3.6 本章小结第91-92页
4 面向心电处理的低功耗内存架构研究第92-123页
    4.1 面向心电处理的低功耗内存研究现状第93-99页
    4.2 心电信号检测程序值局部性研究第99-103页
        4.2.1 数据值空间局部性第101-103页
    4.3 值压缩的内存架构第103-115页
        4.3.1 压缩存储策略第104页
        4.3.2 后备非压缩内存空间第104-106页
        4.3.3 基于值压缩的内存总体架构第106-107页
        4.3.4 内存地址管理第107-108页
        4.3.5 低功耗访问策略第108-114页
        4.3.6 内存架构的软件配置第114-115页
    4.4 实验结果分析第115-121页
        4.4.1 潜在内存容量压缩效率第115-117页
        4.4.2 基于缓存低功耗策略下的内存容量分析第117-118页
        4.4.3 功耗分析第118-119页
        4.4.4 仿真功耗分析第119-120页
        4.4.5 系统性能分析第120-121页
    4.5 本章小结第121-123页
5 总结与展望第123-126页
    5.1 论文研究工作总结第123-124页
    5.2 今后工作展望第124-126页
6 参考文献第126-142页
攻读学位期间发表/录用的学术论文第142页
审稿中的学术论文第142页
攻读学位期间申请的专利第142页

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