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基于RBF神经网络的ECG-SAS自动检测方法研究

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基于RBF神经网络的ECG-SAS自动检测方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-7页
第1章 绪论第7-12页
  · 睡眠呼吸暂停综合症研究背景及意义第7页
  · 睡眠呼吸暂停综合症检测方法第7-9页
  · 国内外现状分析第9-10页
  · 论文内容安排第10-11页
  · 本章小结第11-12页
第2章 心电与睡眠呼吸暂停综合症关系研究第12-17页
  · 心电信号产生机理及特点第12-14页
    · 心电信号产生机理第12页
    · 典型心电波形第12-14页
    · 心电信号特点第14页
  · SAS 与心电信号关系第14-15页
  · PhysioNet 中 Apnea-ECG 数据库第15-16页
  · 本章小结第16-17页
第3章 心电信号处理与 QRS 波检测第17-25页
  · 心电信号消噪算法研究第17-20页
    · 心电信号噪声第17页
    · 心电信号的处理方法选择标准第17-18页
    · 基于小波变换的心电信号消噪算法第18-20页
  · R 波检测算法研究第20-24页
  · 本章小结第24-25页
第4章 SAS 特征参数提取第25-34页
  · RR 间期信号与心率变异性关系第25-26页
  · 心率变异性分析方法第26-31页
    · 时域分析第26-30页
    · 频域分析第30-31页
  · SAS 特征参数提取第31-33页
  · 本章小结第33-34页
第五章 RBF 神经网络自动检测模型建立与实验验证第34-48页
  · 基于 BP 神经网络的 ECG-SAS 的自动检测模型建立第34-39页
    · BP 神经网络学习算法第34-36页
    · BP 神经网络的 SAS 自动检测模型设计第36-39页
  · 基于 RBF 神经网络建立 ECG-SAS 自动检测模型第39-42页
  · BP 和 RBF 神经网络分类结果分析第42-47页
    · BP 神经网络分类结果第43-45页
    · RBF 神经网络分类结果第45-47页
  · 小结第47-48页
第6章 总结与展望第48-50页
  · 总结第48-49页
  · 展望第49-50页
参考文献第50-54页
作者简介及科研成果第54-55页
致谢第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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