| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·本课题的研究背景和意义 | 第8-9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-10页 |
| ·胎儿心电信号提取方法概述 | 第9页 |
| ·独立分量分析发展过程及应用现状 | 第9-10页 |
| ·本课题研究的工作内容 | 第10-11页 |
| ·本论文的结构安排 | 第11-12页 |
| 2 相关基础理论知识 | 第12-41页 |
| ·胎儿心电信号基础知识 | 第12-14页 |
| ·胎儿心电图的基本特征 | 第12-13页 |
| ·胎儿心电信号的噪声分析 | 第13-14页 |
| ·胎儿心电信号的频谱特点 | 第14页 |
| ·ICA 的数学模型及其原理 | 第14-15页 |
| ·信息论基础 | 第15-17页 |
| ·统计理论 | 第17-18页 |
| ·高阶矩和高阶累计量的定义 | 第17-18页 |
| ·高阶累计量的性质 | 第18页 |
| ·独立分量分析的目标函数 | 第18-22页 |
| ·互信息最小准则 | 第19页 |
| ·信息极大化判据 | 第19-20页 |
| ·最大似然估计判据 | 第20-21页 |
| ·非高斯性判据 | 第21-22页 |
| ·独立分量分析的优化算法 | 第22-24页 |
| ·批处理算法 | 第22-23页 |
| ·自适应算法 | 第23-24页 |
| ·数据的预处理 | 第24页 |
| ·常用的ICA 方法 | 第24-29页 |
| ·FastICA 算法 | 第24-27页 |
| ·Infomax 算法及扩展Infomax 算法 | 第27-29页 |
| ·仿真实验 | 第29-39页 |
| ·实验数据 | 第29-32页 |
| ·实验结果 | 第32-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 3 基于独立分量分析和遗传算法的胎儿心电的提取 | 第41-54页 |
| ·遗传算法简介 | 第41-44页 |
| ·遗传算法的研究概况 | 第41-42页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第42页 |
| ·遗传算法的特点 | 第42-44页 |
| ·遗传算法的基本实现技术 | 第44-49页 |
| ·编码 | 第44-45页 |
| ·选择算子 | 第45-46页 |
| ·交叉算子 | 第46-47页 |
| ·变异算子 | 第47-49页 |
| ·遗传算法参数的设置 | 第49-50页 |
| ·基于遗传算法和独立分量分析的胎儿心电信号提取方法 | 第50-52页 |
| ·编码方式的选择及初始群体的设定 | 第50页 |
| ·适应度函数的选取 | 第50-51页 |
| ·遗传算子的选择 | 第51-52页 |
| ·算法描述 | 第52页 |
| ·小波包去噪 | 第52-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 4 基于独立分量分析和遗传算法的胎儿心电信号提取实验 | 第54-64页 |
| ·实验数据 | 第54页 |
| ·胎儿心电信号提取实验 | 第54-61页 |
| ·模拟心电数据中胎儿心电信号的提取实验 | 第54-59页 |
| ·真实临床心电数据中胎儿心电的提取实验 | 第59-61页 |
| ·小波包去噪实验 | 第61-64页 |
| 5 总结 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 附录 | 第71页 |
| 作者在攻读学位期间发表的论文目录 | 第71页 |