基于子宫肌电信号识别早产的研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 子宫肌电的生理基础 | 第10-12页 |
| 1.2.1 子宫的结构 | 第10-11页 |
| 1.2.2 子宫的活动与分娩 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.4 本文主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于线性分析的子宫肌电特征提取 | 第15-41页 |
| 2.1 子宫肌电信号 | 第15-18页 |
| 2.1.1 子宫肌电数据库 | 第15-16页 |
| 2.1.2 子宫肌电信号的采集 | 第16-18页 |
| 2.2 基于时域和频域的特征提取 | 第18-21页 |
| 2.2.1 信号预处理 | 第18页 |
| 2.2.2 时域特征提取 | 第18-19页 |
| 2.2.3 频域特征提取 | 第19-21页 |
| 2.3 基于时频域的子宫肌电分析 | 第21-25页 |
| 2.3.1 短时傅里叶变换 | 第21-22页 |
| 2.3.2 维格纳分布 | 第22-25页 |
| 2.4 基于小波变换的特征提取 | 第25-31页 |
| 2.4.1 小波系数能量值 | 第26页 |
| 2.4.2 小波系数最大值 | 第26-27页 |
| 2.4.3 小波系数奇异值 | 第27页 |
| 2.4.4 小波系数方差值 | 第27页 |
| 2.4.5 结果与分析 | 第27-31页 |
| 2.5 基于AR模型的特征提取 | 第31-33页 |
| 2.5.1 AR模型阶次选择和特征提取 | 第31-32页 |
| 2.5.2 结果与分析 | 第32-33页 |
| 2.6 通道间的相关与相干 | 第33-39页 |
| 2.6.1 三个通道数据之间相关性特征提取 | 第33页 |
| 2.6.2 三个通道数据之间相干性特征提取 | 第33-34页 |
| 2.6.3 结果与分析 | 第34-39页 |
| 2.7 本章小结 | 第39-41页 |
| 第3章 基于非线性分析的子宫肌电特征提取 | 第41-49页 |
| 3.1 基于混沌理论的特征提取 | 第41-45页 |
| 3.1.1 时间可逆性特征提取 | 第41页 |
| 3.1.2 李雅普诺夫指数特征提取 | 第41-42页 |
| 3.1.3 样本熵特征提取 | 第42-43页 |
| 3.1.4 关联维数特征提取 | 第43-44页 |
| 3.1.5 结果与分析 | 第44-45页 |
| 3.2 基于混沌理论子宫肌电信号复杂度的研究 | 第45-48页 |
| 3.3 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 子宫肌电的识别 | 第49-53页 |
| 4.1 支持向量机介绍 | 第49页 |
| 4.2 SVM模型建立 | 第49-50页 |
| 4.2.1 最优分类面 | 第49-50页 |
| 4.2.2 SVM核函数 | 第50页 |
| 4.2.3 SVM惩罚系数 | 第50页 |
| 4.3 模式识别分类结果 | 第50-52页 |
| 4.3.1 子宫肌电信号特征值归一化 | 第50-51页 |
| 4.3.2 交叉验证法 | 第51页 |
| 4.3.3 SVM分类结果 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第5章 总结与展望 | 第53-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
