首页--工业技术论文--无线电电子学、电信技术论文--通信论文--通信理论论文--信号处理论文

心电信号自动识别技术研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
主要符号说明第7-8页
第一章 绪论第8-14页
   ·研究背景和意义第8-9页
   ·国内外研究现状第9-11页
     ·技术要点第9页
     ·各阶段的研究现状第9-11页
   ·本文的研究内容第11页
   ·本文的结构安排第11-14页
第二章 心电数据与预处理第14-21页
   ·心电信号基础知识第14-15页
     ·心电信号的组成第14-15页
     ·心电信号的特征第15页
   ·心电信号噪声第15-16页
   ·心拍数据提取实验第16-18页
   ·心电信号预处理第18-19页
   ·本章小结第19-21页
第三章 基于 ICA 的心电信号双导联特征提取技术第21-43页
   ·数理基础知识第21-26页
     ·统计基础知识第21-24页
     ·信息论基础第24-26页
   ·ICA 应用基础第26-29页
     ·盲源分离问题第27页
     ·ICA 应用模型第27-29页
     ·ICA 的不确定性第29页
   ·ICA 实现第29-37页
     ·白化预处理第30-31页
     ·ICA 目标函数第31-34页
     ·ICA 优化算法第34-35页
     ·基于负熵的 FastICA第35-37页
   ·心电信号单导联特征提取技术第37-39页
     ·直接域特征提取第37-38页
     ·时域特征提取第38-39页
     ·变换域特征提取第39页
   ·心电信号双导联特征提取技术第39-42页
     ·心拍数据标准化第39-40页
     ·实验数据第40-42页
   ·本章小结第42-43页
第四章 基于 q 高斯核支持向量机的心电信号分类第43-50页
   ·常用支持向量机介绍第43-46页
     ·二元支持向量机第43-46页
     ·多元支持向量机第46页
   ·q 高斯核支持向量机第46-48页
     ·q 高斯函数的定义及特性第47-48页
     ·q 高斯核函数第48页
   ·本章小结第48-50页
第五章 实验与分析第50-55页
   ·自动识别策略第50页
   ·识别效果指标第50-51页
   ·实验过程与结果第51-54页
   ·本章小结第54-55页
第六章 总结和展望第55-57页
   ·总结第55-56页
   ·展望第56-57页
参考文献第57-60页
个人简历 在读期间发表的学术论文第60-61页
致谢第61页

论文共61页,点击 下载论文
上一篇:基于NTRUSign算法的双向认证协议研究
下一篇:基于分布式压缩感知的无线传感器网络层次化数据融合算法研究