基于FPGA的心音信号分类识别系统的研究与设计
| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究的背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.1.1 研究的背景 | 第10-11页 |
| 1.1.2 研究的意义 | 第11页 |
| 1.2 心音分析的国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.2.1 心音分析的国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 心音分析的国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 心音分析设备的研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 主要的研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 论文的结构 | 第15-16页 |
| 第二章 心音信号的生理特性分析与预处理 | 第16-22页 |
| 2.1 心音信号的生理特性分析 | 第16-17页 |
| 2.1.1 心音信号的产生 | 第16-17页 |
| 2.2 心音信号的采集分析 | 第17-18页 |
| 2.3 心音信号去噪预处理方法 | 第18-21页 |
| 2.3.1 小波变换原理 | 第18-19页 |
| 2.3.2 Mallat算法 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 心音的特征提取与分类识别方法 | 第22-31页 |
| 3.1 心音信号的分段 | 第22-25页 |
| 3.1.1 EMD的基本理论和算法 | 第22-23页 |
| 3.1.2 经验模式分解的希尔伯特变换 | 第23-25页 |
| 3.2 心音信号的特征参数提取 | 第25-28页 |
| 3.2.1 心音信号的瞬时频率 | 第25-26页 |
| 3.2.2 小波包提取心音信号能量谱 | 第26-28页 |
| 3.3 心音信号的分类识别 | 第28-30页 |
| 3.4 本章小结 | 第30-31页 |
| 第四章 心音信号的采集与预处理实现 | 第31-38页 |
| 4.1 心音信号的采集 | 第31-32页 |
| 4.2 心音信号的去噪实现 | 第32-37页 |
| 4.2.1 心音去噪的Mallat算法实现 | 第33-34页 |
| 4.2.2 心音去噪的阈值处理 | 第34页 |
| 4.2.3 心音去噪的多层小波变换实现 | 第34-37页 |
| 4.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第五章 心音信号特征提取与分类识别的系统实现 | 第38-69页 |
| 5.1 特征参数提取过程中的EMD分解模块实现 | 第38-43页 |
| 5.1.1 SOPC系统的硬件设计 | 第38-39页 |
| 5.1.2 SOPC系统的软件部分设计 | 第39-43页 |
| 5.2 特征参数提取中的希尔伯特变换模块实现 | 第43-57页 |
| 5.2.1 希尔伯特变换算法的分析与推导 | 第43-47页 |
| 5.2.2 窗函数与速率变换模块的设计与实现 | 第47-51页 |
| 5.2.3 FFT模块与滤波模块设计 | 第51-54页 |
| 5.2.4 IFFT算法及数据输出模块设计 | 第54-55页 |
| 5.2.5 希尔伯特变换的顶层设计 | 第55-56页 |
| 5.2.6 实验结果仿真 | 第56-57页 |
| 5.3 提取心音信号的频带能量模块 | 第57-59页 |
| 5.4 心音信号分类识别模块 | 第59-66页 |
| 5.4.1 心音识别模块中的隐含层实现 | 第62-63页 |
| 5.4.2 心音识别模块中的输出层神经元实现 | 第63-64页 |
| 5.4.3 心音识别模块中的BP神经网络建模 | 第64-66页 |
| 5.5 系统的测试 | 第66-68页 |
| 5.6 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 总结与展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 附录A | 第74-76页 |
| 致谢 | 第76-77页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第77-78页 |
