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小波变换和概率神经网络在脉象信号分析中的应用

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小波变换和概率神经网络在脉象信号分析中的应用
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-7 页
1 绪论第7-16 页
  · 课题研究的意义第7-9 页
  · 脉象信号分析第9-10 页
  · 小波分析和概率神经网络的发展及国内外研究现状第10-14 页
  · 本论文的主要研究工作第14-16 页
2 小波分析基本理论第16-30 页
  · 连续小波变换与测不准原理的关系第16-19 页
    · 小波的定义第16 页
    · 测不准原理第16-17 页
    · 小波分析和测不准原理的关系第17-19 页
  · 连续时间信号的离散小波变换第19-20 页
  · 常用小波第20-24 页
  · 多分辨率分析第24-30 页
    · 多分辨率分析的定义第24-25 页
    · Mallat 算法第25-27 页
    · 多分辨率分析的矩阵表示第27-28 页
    · 尺度滤波器的性质第28-29 页
    · 离散时间信号小波变换的初值及其边界问题第29-30 页
3 脉象信号的多分辨率分析第30-41 页
  · 脉博波及分析吸毒者脉象信号的意义第30-31 页
    · 脉博波的形成第30 页
    · 分析吸毒者脉象信号的意义第30-31 页
  · 脉象信号的采集与脉波的选取第31-32 页
    · 脉象信号的采集第31 页
    · 脉波的选取第31-32 页
  · 海洛因吸毒者脉象信号的特征向量提取方法一第32-35 页
  · 软件编制一第35 页
  · 海洛因吸毒者脉象信号特征向量提取方法二第35-37 页
  · 软件编制二第37-38 页
  · 海洛因吸毒者脉象信号特征向量提取方法三第38-40 页
  · 软件编制三第40 页
  · 小论第40-41 页
4 人工神经网络的基本概念和基础理论第41-55 页
  · 人工神经网络的基本原理第41-50 页
    · 生物神经元简介第41 页
    · 人工神经元模型和网络结构第41-47 页
    · 神经网络的学习规则第47-49 页
    · 神经网络的分类第49-50 页
  · 概率神经网络第50-55 页
    · 概率神经网络的结构第50-51 页
    · PNN 网络的学习算法第51-55 页
5 概率神经网络在脉象信号识别中的应用第55-61 页
  · 实验四:在提取特征向量的基础上利用概率神经网络识别分类第55-58 页
    · 实验步骤第55-57 页
    · 软件编制第57 页
    · 实验四的结论第57-58 页
  · 直接在原始数据基础上利用概率神经网络识别分类第58-60 页
    · 实验五步骤第58 页
    · 实验六步骤第58-59 页
    · 实验七步骤第59-60 页
  · 小论第60-61 页
6 结论与展望第61-62 页
致谢第62-63 页
参考文献第63-66 页
附录第66页

本篇论文共66页,点击这进入下载页面
 
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