| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第10-13页 |
| ·心音生物识别技术的研究现状 | 第13-14页 |
| ·课题研究的内容和创新点 | 第14-15页 |
| ·论文章节安排 | 第15-16页 |
| 第2章 心音信号生物特征识别基础 | 第16-22页 |
| ·心音的产生机理 | 第16-17页 |
| ·心音身份识别认证框架 | 第17-19页 |
| ·性能衡量指标 | 第19-20页 |
| ·信号的采集 | 第20-21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于总体平均经验模式分解和噪声特性的消噪算法 | 第22-40页 |
| ·心音信号预处理方法的发展 | 第22-23页 |
| ·总体平均经验模式分解的基本原理 | 第23-26页 |
| ·EMD方法 | 第23-25页 |
| ·EEMD方法 | 第25-26页 |
| ·基于EEMD和噪声分布特性的消噪算法 | 第26-31页 |
| ·噪声EEMD分解特性 | 第26-28页 |
| ·消噪算法 | 第28-29页 |
| ·Hurst指数的估计 | 第29-31页 |
| ·仿真实验 | 第31-39页 |
| ·模拟信号消噪 | 第31-36页 |
| ·心音信号消噪 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于自相关特征参数提取的心音身份识别方法 | 第40-51页 |
| ·基于自相关的心音身份识别方法 | 第40-42页 |
| ·算法描述 | 第40页 |
| ·自相关特征提取 | 第40-41页 |
| ·离散余弦变换 | 第41-42页 |
| ·最近邻匹配算法 | 第42页 |
| ·实验结果和分析 | 第42-47页 |
| ·特征提取 | 第42-44页 |
| ·DCT降维 | 第44-45页 |
| ·最近邻匹配 | 第45-47页 |
| ·算法性能讨论 | 第47-50页 |
| ·不同窗类型对算法性能影响 | 第48-49页 |
| ·不同窗长度对算法性能影响 | 第49-50页 |
| ·心音信号有否经过预处理对算法性能的影响 | 第50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 基于心音信号谱分析的身份特征提取算法 | 第51-62页 |
| ·谱系数身份识别算法 | 第51-54页 |
| ·算法描述 | 第51页 |
| ·谱分析方法 | 第51-53页 |
| ·欧式距离匹配算法 | 第53-54页 |
| ·实验结果和分析 | 第54-57页 |
| ·特征提取 | 第54-57页 |
| ·匹配结果 | 第57页 |
| ·性能分析 | 第57-61页 |
| ·不同窗类型对算法性能的影响 | 第57-58页 |
| ·不同窗长度对算法性能的影响 | 第58页 |
| ·不同谱分析方法对算法性能的影响 | 第58-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第6章 总结与展望 | 第62-64页 |
| ·工作总结 | 第62页 |
| ·今后工作的方向 | 第62-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-69页 |
| 附录 | 第69页 |