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 |