心电时间序列的表示方法和相似性度量问题研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 心电图的相关概念 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外相关研究和综述 | 第10-12页 |
| 1.3.1 心电图自动识别 | 第10-11页 |
| 1.3.2 时间序列相似性搜索 | 第11-12页 |
| 1.4 问题的总结与分析 | 第12-13页 |
| 1.5 本文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第14-16页 |
| 第2章 时间序列相似性搜索的相关算法 | 第16-27页 |
| 2.1 时间序列的表示方法 | 第16-20页 |
| 2.1.1 离散傅里叶变换 | 第16-17页 |
| 2.1.2 离散余弦变换 | 第17页 |
| 2.1.3 分段累积近似 | 第17-18页 |
| 2.1.4 自适应分段常数近似 | 第18页 |
| 2.1.5 分段线性表示 | 第18-20页 |
| 2.2 时间序列的相似性度量方法 | 第20-24页 |
| 2.2.1 欧氏距离 | 第20-21页 |
| 2.2.2 余弦距离 | 第21页 |
| 2.2.3 最长公共子序列 | 第21-22页 |
| 2.2.4 编辑距离 | 第22页 |
| 2.2.5 动态时间弯曲 | 第22-24页 |
| 2.3 k近邻算法 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 心电时间序列的分段线性表示 | 第27-45页 |
| 3.1 分段线性回归 | 第27-29页 |
| 3.2 基于残差平衡及边界约束的分段线性回归 | 第29-35页 |
| 3.2.1 算法的理论基础 | 第29-32页 |
| 3.2.2 算法的基本原理 | 第32-33页 |
| 3.2.3 算法描述 | 第33-35页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第35-43页 |
| 3.3.1 实验一各种时间序列表示方法的对比 | 第36-41页 |
| 3.3.2 实验二算法在不同压缩率下的表现 | 第41-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 心电时间序列的相似性度量 | 第45-55页 |
| 4.1 分段之间的“距离” | 第45-47页 |
| 4.2 基于转换代价的动态时间弯曲算法 | 第47-49页 |
| 4.3 实验设计与分析 | 第49-54页 |
| 4.3.1 实验一验证相似性度量算法的有效性 | 第49-52页 |
| 4.3.2 实验二心电自动识别算法之间的对比 | 第52-54页 |
| 4.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
