| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 符号对照表 | 第17-18页 |
| 第一章 绪论 | 第18-34页 |
| 1.1 移动医疗监护系统发展前景及意义 | 第18-19页 |
| 1.2 移动医疗监护系统研究现状 | 第19-30页 |
| 1.2.1 生命体征检测方式研究进展 | 第19-25页 |
| 1.2.2 超宽带雷达的运动补偿研究进展 | 第25-29页 |
| 1.2.3 远程心电监护系统 | 第29-30页 |
| 1.3 存在的问题 | 第30-31页 |
| 1.4 论文主要工作及内容安排 | 第31-34页 |
| 第二章 个体化心电监护方案的数据预处理 | 第34-46页 |
| 2.1 个体化心电监护系统架构 | 第34-36页 |
| 2.2 多源数据采集模块 | 第36-39页 |
| 2.2.1 心电信号采集与去噪模块 | 第36-37页 |
| 2.2.2 超宽带雷达信号采集与处理模块 | 第37-39页 |
| 2.3 超宽带雷达信号处理中杂波去除方法 | 第39-43页 |
| 2.3.1 基于奇异值分解的主元分析方法 | 第41页 |
| 2.3.2 基于曲波变换的方法 | 第41-43页 |
| 2.3.3 去杂波方法效果对比 | 第43页 |
| 2.4 雷达信号在心率变异性分析中的应用 | 第43-45页 |
| 2.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第三章 基于卷积神经网络的信息融合方法 | 第46-70页 |
| 3.1 引言 | 第46-48页 |
| 3.2 心电图的分类模型选择 | 第48-54页 |
| 3.2.1 心电图的分类模型 | 第48-50页 |
| 3.2.2 神经网络对特征的非线性拟合 | 第50-51页 |
| 3.2.3 神经网络的复杂度分析 | 第51-54页 |
| 3.3 基于神经网络的信息融合 | 第54-55页 |
| 3.4 针对信息融合的级联卷积神经网络设计 | 第55-59页 |
| 3.4.1 融合特征的神经网络级联结构 | 第55-57页 |
| 3.4.2 级联卷积神经网络参数 | 第57-59页 |
| 3.5 基于生成对抗网络的数据增强 | 第59-63页 |
| 3.5.1 常用数据层增强方法 | 第59-60页 |
| 3.5.2 深度卷积生成对抗网络 | 第60-61页 |
| 3.5.3 结合数据融合的生成对抗网络 | 第61-63页 |
| 3.6 实验结果与分析 | 第63-68页 |
| 3.6.1 实验设置 | 第63-65页 |
| 3.6.2 实验结果与分析 | 第65-68页 |
| 3.7 本章小结 | 第68-70页 |
| 第四章 基于深度域适应的个体化心电监护系统优化方案 | 第70-92页 |
| 4.1 引言 | 第70-71页 |
| 4.2 域适应算法概述 | 第71-75页 |
| 4.2.1 深度迁移网络 | 第72-73页 |
| 4.2.2 深度适应网络 | 第73-74页 |
| 4.2.3 联合适应网络 | 第74-75页 |
| 4.3 自调节域适应算法的架构 | 第75页 |
| 4.4 基于自组织映射网络的标签预测 | 第75-79页 |
| 4.4.1 动态时间规划 | 第76页 |
| 4.4.2 基于迁移学习的自组织映射网络 | 第76-78页 |
| 4.4.3 结合遗传算法的聚类分析 | 第78-79页 |
| 4.5 基于单分类支持向量机的域适应算法优化 | 第79-83页 |
| 4.5.1 标签集不一致问题描述 | 第79-81页 |
| 4.5.2 基于单分类支持向量机的优化方案 | 第81-83页 |
| 4.6 实验结果与分析 | 第83-90页 |
| 4.6.1 标签预测实验结果与分析 | 第83-84页 |
| 4.6.2 域适应算法优化结果与分析 | 第84-90页 |
| 4.7 本章小结 | 第90-92页 |
| 第五章 基于运动干扰消除的动目标生命体征检测方案 | 第92-114页 |
| 5.1 引言 | 第92-93页 |
| 5.2 基于小波分解的干扰消除算法 | 第93-96页 |
| 5.3 超宽带雷达中呼吸心跳信号建模 | 第96-99页 |
| 5.4 大幅度体动消除算法 | 第99-102页 |
| 5.4.1 基于拓展卡尔曼滤波的大幅度体动估计 | 第99-100页 |
| 5.4.2 回波幅度与距离变化的映射模型 | 第100-102页 |
| 5.5 基于变分非线性Chirp模态分解的心跳提取 | 第102-104页 |
| 5.6 实验结果与分析 | 第104-112页 |
| 5.6.1 实验设置 | 第104-106页 |
| 5.6.2 实验结果 | 第106-112页 |
| 5.7 本章小结 | 第112-114页 |
| 第六章 总结与展望 | 第114-118页 |
| 6.1 论文研究工作总结 | 第114-116页 |
| 6.2 下一步工作展望 | 第116-118页 |
| 参考文献 | 第118-130页 |
| 致谢 | 第130-132页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第132页 |