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基于RBF神经网络的心电信号分类识别系统研究

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基于RBF神经网络的心电信号分类识别系统研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
1 绪论第10-15页
  1.1 课题背景及意义第10页
  1.2 心电信号分类识别系统概述第10-14页
    1.2.1 心电信号分类识别系统的构成第11-12页
    1.2.2 心电信号分类识别系统的研究现状第12-13页
    1.2.3 心电信号分类识别系统的研究难点第13-14页
  1.3 本文结构安排第14-15页
2 心电信号相关知识第15-21页
  2.1 心电信号产生的原理第15页
  2.2 心电图的基本知识第15-16页
  2.3 常见的心律失常第16-19页
    2.3.1 早搏第17-18页
    2.3.2 束支传导阻滞第18页
    2.3.3 窦性心律失常第18-19页
  2.4 MIT-BIH心电数据库介绍第19-20页
  2.5 小结第20-21页
3 心电信号分类识别系统的预处理第21-29页
  3.1 心电信号的噪声干扰分析第21-22页
    3.1.1 基线漂移第22页
    3.1.2 工频干扰第22页
    3.1.3 肌电干扰第22页
  3.2 心电信号的预处理第22-28页
    3.2.1 基线漂移的纠正第22-24页
    3.2.2 工频干扰的滤除第24-25页
    3.2.3 肌电干扰的滤除第25-28页
  3.3 小结第28-29页
4 心电信号分类识别系统的波形检测与特征提取第29-44页
  4.1 QRS波群检测意义与常见检测方法第29页
  4.2 QRS波群检测第29-35页
    4.2.1 R波波峰定位第29-34页
    4.2.2 QRS波群提取第34-35页
  4.3 特征提取第35-43页
    4.3.1 小波变换简介第35-39页
    4.3.2 双正交小波变换提取特征参数第39-41页
    4.3.3 RR间期以及RR间期与平均RR间期的差值第41-42页
    4.3.4 特征参数归一化处理第42-43页
  4.4 小结第43-44页
5 基于RBF神经网络的心电信号分类识别第44-61页
  5.1 人工神经网络与RBF神经网络第44-47页
    5.1.1 神经网络介绍第44-45页
    5.1.2 RBF神经网络介绍第45-46页
    5.1.3 RBF神经网络的工作原理第46-47页
  5.2 减聚类算法第47-48页
  5.3 心电信号的分类识别第48-51页
    5.3.1 神经网络在心电信号分类识别中的应用第48-49页
    5.3.2 心电信号特征参数的选择第49页
    5.3.3 心电信号分类识别流程第49-51页
  5.4 仿真实验和结果分析第51-60页
    5.4.1 仿真实验第51-52页
    5.4.2 结果分析第52-60页
  5.5 小结第60-61页
6 基于RBF神经网络心电信号分类识别系统设计与实现第61-66页
  6.1 系统功能需求分析与设计第61-62页
    6.1.1 系统功能需求分析第61页
    6.1.2 系统设计第61-62页
  6.2 系统功能模块第62-64页
    6.2.1 客户端模块简介第63页
    6.2.2 服务端模块简介第63-64页
  6.3 系统实现第64-65页
  6.4 小结第65-66页
总结与展望第66-68页
参考文献第68-71页
攻读硕士学位期间发表论文及科研成果第71-72页
致谢第72-73页

本篇论文共73页,点击这进入下载页面
 
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