| 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15-23页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第15-16页 |
| 1.2 心血管时间序列分析方法 | 第16-20页 |
| 1.2.1 时域分析方法 | 第16-18页 |
| 1.2.2 频域分析方法 | 第18页 |
| 1.2.3 非线性分析方法 | 第18-20页 |
| 1.3 心血管时间序列研究进展 | 第20-21页 |
| 1.3.1 心电信号研究进展 | 第20-21页 |
| 1.3.2 脉搏波信号研究进展 | 第21页 |
| 1.3.3 序列耦合性分析研究进展 | 第21页 |
| 1.5 论文章节安排 | 第21-23页 |
| 第2章 心血管生理机制和时间序列的构造 | 第23-35页 |
| 2.1 心血管生理信号的产生机制和特征 | 第23-27页 |
| 2.1.1 心电信号生理机制及特征 | 第23-25页 |
| 2.1.2 脉搏波信号生理机制及特征 | 第25-26页 |
| 2.1.3 心音信号生理机制及特征 | 第26-27页 |
| 2.2 信号特征点提取 | 第27-32页 |
| 2.2.1 心电信号R波位置的提取 | 第28-30页 |
| 2.2.2 心音信号特征点提取 | 第30-31页 |
| 2.2.3 脉搏波信号特征点提取 | 第31-32页 |
| 2.3 课题所需心血管时间序列构造 | 第32-33页 |
| 2.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 基于隶属函数优化的互模糊熵算法改进和性能分析 | 第35-51页 |
| 3.1 熵理论简介 | 第35-37页 |
| 3.1.1 近似熵 | 第35-36页 |
| 3.1.2 样本熵 | 第36-37页 |
| 3.2 隶属函数 | 第37-40页 |
| 3.2.1 传统熵算法中的阈值设置 | 第37-39页 |
| 3.2.2 物理模糊隶属函数 | 第39-40页 |
| 3.3 互熵算法 | 第40-42页 |
| 3.3.1 互近似熵算法 | 第40-41页 |
| 3.3.2 互模糊熵算法 | 第41-42页 |
| 3.4 仿真模型 | 第42-44页 |
| 3.4.1 耦合噪声模型 | 第42-43页 |
| 3.4.2 耦合MIX(P)模型 | 第43-44页 |
| 3.5 评价准则 | 第44-46页 |
| 3.5.1 抗噪声稳定性 | 第44-45页 |
| 3.5.2 相对一致性 | 第45-46页 |
| 3.6 结果分析 | 第46-49页 |
| 3.6.1 抗噪声稳定性分析 | 第46-48页 |
| 3.6.2 相对一致性分析 | 第48-49页 |
| 3.7 讨论 | 第49-50页 |
| 3.8 本章小结 | 第50-51页 |
| 第4章 心动周期-脉搏传播时间的互模糊熵分析仿真实验 | 第51-59页 |
| 4.1 实验设计 | 第51-53页 |
| 4.1.1 试验数据 | 第51-53页 |
| 4.1.2 分析方法 | 第53页 |
| 4.2 仿真心血管时间序列 | 第53-54页 |
| 4.3 结果 | 第54-56页 |
| 4.4 讨论 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 第5章 心衰患者心动周期-脉搏传播时间的互模糊熵分析 | 第59-67页 |
| 5.1 临床试验方案 | 第59-61页 |
| 5.1.1 试验对象 | 第59-60页 |
| 5.1.2 入选标准和排除标准 | 第60-61页 |
| 5.1.3 信号采集 | 第61页 |
| 5.2 分析方法 | 第61-62页 |
| 5.2.1 心血管时间序列的构造 | 第61页 |
| 5.2.2 分析方法 | 第61-62页 |
| 5.3 结果 | 第62-64页 |
| 5.4 讨论 | 第64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-67页 |
| 第6章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-75页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第75页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第75-76页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第76页 |
