基于AR模型参数谱估计的先心病特征提取及分类识别研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 心音降噪 | 第9页 |
| 1.2.2 心音分段的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.3 心音分析方法的研究 | 第10-11页 |
| 1.2.4 心音信号的模式识别 | 第11-12页 |
| 1.3 研究的主要内容及创新点 | 第12-15页 |
| 第二章 心脏及心脏杂音 | 第15-23页 |
| 2.1 心脏 | 第15-16页 |
| 2.2 心音的产生机理及听诊 | 第16-17页 |
| 2.2.1 心音的产生机理 | 第16-17页 |
| 2.2.2 心脏听诊 | 第17页 |
| 2.3 心音的特征 | 第17-19页 |
| 2.3.1 时域特征 | 第17-19页 |
| 2.3.2 频域特征 | 第19页 |
| 2.4 心脏杂音 | 第19-20页 |
| 2.5 常见的先心病及杂音特征 | 第20-21页 |
| 2.6 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 心音信号的预处理 | 第23-42页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 小波变换 | 第23-35页 |
| 3.2.1 连续小波变换 | 第24-25页 |
| 3.2.2 离散小波变换 | 第25页 |
| 3.2.3 多分辨率分析 | 第25-26页 |
| 3.2.4 心音信号的降噪实验 | 第26-35页 |
| 3.3 心音信号的定位分段 | 第35-41页 |
| 3.3.1 包络的提取 | 第35-37页 |
| 3.3.2 心音信号的准确定位 | 第37-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 心音信号特征分析及提取 | 第42-58页 |
| 4.1 时频分析法 | 第42-44页 |
| 4.1.1 短时傅里叶变换 | 第42-43页 |
| 4.1.2 Choi-Williams分布 | 第43-44页 |
| 4.2 参数谱估计方法 | 第44-51页 |
| 4.2.1 参数模型的具体介绍 | 第44-46页 |
| 4.2.2 模型参数求解 | 第46-51页 |
| 4.3 临床先心病心音数据分析及实验结果 | 第51-57页 |
| 4.4 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 基于SVM的心音信号识别 | 第58-64页 |
| 5.1 支持向量机的理论 | 第58-60页 |
| 5.2 基于SVM的先心病的诊断分析及实验结果 | 第60-63页 |
| 5.3 本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第64-65页 |
| 6.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-69页 |
| 在校期间研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
