| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 论文的研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 无线体域网 | 第10-14页 |
| 1.3 脉搏信号研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3.1 预处理的研究现状 | 第14页 |
| 1.3.2 特征提取的研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3.3 数据融合的研究现状 | 第15-16页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 脉搏信号体域网架构及其特征分析 | 第17-27页 |
| 2.1 脉搏信号体域网拓扑结构 | 第17-18页 |
| 2.2 脉搏信号采集系统 | 第18-20页 |
| 2.3 脉搏信号的时域特征 | 第20-22页 |
| 2.4 脉搏信号的分析方法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 时域分析法 | 第22-23页 |
| 2.4.2 频域分析法 | 第23页 |
| 2.4.3 时频联合分析法 | 第23页 |
| 2.4.4 其他方法 | 第23-24页 |
| 2.4.5 脉搏分析方法对比分析 | 第24-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 脉搏信号的预处理及特征提取 | 第27-45页 |
| 3.1 基于小波变换的脉搏信号去噪处理 | 第27-33页 |
| 3.1.1 小波基及分解层数的选取 | 第27-31页 |
| 3.1.2 小波阈值及阈值量化函数的选取 | 第31页 |
| 3.1.3 小波阈值去噪仿真结果 | 第31-33页 |
| 3.2 脉图特征值—K值的提取 | 第33-36页 |
| 3.3 基于EMD的脉搏信号分析 | 第36-39页 |
| 3.3.1 经验模态分解 | 第36-37页 |
| 3.3.2 EMD对仿真信号的分析 | 第37-39页 |
| 3.3.3 基于EMD的脉搏信号能量特征的提取 | 第39页 |
| 3.4 实验数据分析 | 第39-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 基于D-S证据理论的脉搏特征数据融合 | 第45-53页 |
| 4.1 D-S证据理论 | 第45-48页 |
| 4.1.1 辨识框架 | 第45页 |
| 4.1.2 基本函数 | 第45-47页 |
| 4.1.3 D-S合成规则 | 第47页 |
| 4.1.4 D-S决策规则 | 第47-48页 |
| 4.2 基于D-S证据理论的脉搏特征融合算法 | 第48-51页 |
| 4.2.1 基本概率赋值的获取方法 | 第48-49页 |
| 4.2.2 灰关联分析法计算相关度 | 第49页 |
| 4.2.3 脉搏特征融合算法 | 第49-51页 |
| 4.3 实验数据分析 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 基于D-S证据理论的数据融合路由协议 | 第53-65页 |
| 5.1 基于D-S证据理论的数据融合路由协议及其能耗模型 | 第53-55页 |
| 5.2 DS-DFRP中分层式数据处理 | 第55-60页 |
| 5.2.1 簇内成员节点的预处理及特征提取 | 第56-60页 |
| 5.2.2 簇头节点基于D-S证据理论的数据融合 | 第60页 |
| 5.3 性能分析 | 第60-63页 |
| 5.3.1 仿真参数设置 | 第60-61页 |
| 5.3.2 仿真分析 | 第61-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第六章 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 总结 | 第65-66页 |
| 6.2 展望 | 第66-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 发表论文和参加科研情况 | 第71-73页 |
| 致谢 | 第73页 |