基于混合分类器的低功耗心律不齐检测ASIC
| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| ABSTRACT | 第8-9页 |
| 1 绪论 | 第14-25页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-15页 |
| 1.2 基于ECG信号的心律不齐检测原理 | 第15-19页 |
| 1.2.1 心律不齐检测流程 | 第16-17页 |
| 1.2.2 ECG特征选择 | 第17-18页 |
| 1.2.3 机器学习方法 | 第18页 |
| 1.2.4 小结 | 第18-19页 |
| 1.3 心脏疾病诊断电路研究现状 | 第19-23页 |
| 1.4 研究内容 | 第23-24页 |
| 1.5 论文结构 | 第24-25页 |
| 2 基于混合分类器的低功耗心律不齐检测算法 | 第25-35页 |
| 2.1 概述 | 第25-26页 |
| 2.2 心律不齐的生理学特征 | 第26-28页 |
| 2.3 混合分类算法 | 第28-31页 |
| 2.3.1 混合分类算法简介 | 第28页 |
| 2.3.2 线性分类算法 | 第28-30页 |
| 2.3.3 SVM分类算法 | 第30-31页 |
| 2.4 ECG信号预处理 | 第31-35页 |
| 2.4.1 噪声虑除 | 第32页 |
| 2.4.2 特征提取 | 第32页 |
| 2.4.3 特征降维 | 第32-35页 |
| 3 低功耗心律不齐诊断ASIC架构设计 | 第35-59页 |
| 3.1 低成本SVM分类电路 | 第36-56页 |
| 3.1.1 除法器优化设计 | 第39-43页 |
| 3.1.2 平方器优化设计 | 第43-48页 |
| 3.1.3 e指数优化设计 | 第48-56页 |
| 3.1.4 SVM分类器总结 | 第56页 |
| 3.2 线性分类电路 | 第56-58页 |
| 3.3 其他部分电路 | 第58-59页 |
| 4 实验及结果分析 | 第59-64页 |
| 4.1 电路实现 | 第59-60页 |
| 4.2 准确率结果 | 第60-61页 |
| 4.3 面积优化结果 | 第61页 |
| 4.4 能效优化结果 | 第61-62页 |
| 4.5 与现有研究比较结果 | 第62-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 论文研究工作总结 | 第64-65页 |
| 5.2 今后工作展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 作者简历 | 第72-73页 |
| 作者攻读硕士学位期间发表的论文 | 第73页 |
