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基于心电信号的心律失常分类和身份识别研究

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基于心电信号的心律失常分类和身份识别研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-8页
第一章 绪论第12-21页
    1.1 研究背景及研究意义第12-15页
    1.2 国内外研究现状第15-20页
        1.2.1 心电自动分析研究现状第15-18页
        1.2.2 心电身份识别研究现状第18-20页
    1.3 论文结构第20-21页
第二章 心电信号基础知识第21-30页
    2.1 心电信号产生机理及特点第21-24页
        2.1.1 心电信号产生机理第21-23页
        2.1.2 心电波形介绍第23-24页
    2.2 心电信号采集第24-29页
        2.2.1 心电图导联系统第24-27页
        2.2.2 心电数据库第27-29页
    2.3 本章小结第29-30页
第三章 心电信号处理基本流程第30-43页
    3.1 心电信号预处理第30-32页
        3.1.1 小波变换法第30-31页
        3.1.2 中值滤波法第31-32页
    3.2 心电信号波形检测方法第32-34页
    3.3 心电信号特征提取方法第34-37页
        3.3.1 时域特征第34-35页
        3.3.2 形态特征第35-36页
        3.3.3 频域特征第36-37页
    3.4 心电信号分类算法第37-42页
        3.4.1 支持向量机第38-39页
        3.4.2 决策树第39-40页
        3.4.3 线性判别分析第40-41页
        3.4.4 朴素贝叶斯算法第41页
        3.4.5 k近邻算法第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
第四章 心电自动分类第43-60页
    4.1 引言第43-44页
    4.2 数据描述第44-46页
    4.3 心电信号预处理第46页
    4.4 心电信号特征提取第46-47页
    4.5 心电信号特征标准化和降维第47-48页
        4.5.1 心电信号特征标准化第47页
        4.5.2 PCA降维第47-48页
    4.6 错误标记训练样本识别和心电分类第48-59页
        4.6.1 基于遗传算法的识别方法第48-52页
        4.6.2 基于交叉验证的识别方法第52-59页
    4.7 本章小结第59-60页
第五章 运动心电身份识别第60-72页
    5.1 引言第60页
    5.2 运动心电身份识别数据库与预处理第60-62页
    5.3 运动心电信号特征提取和选择及分类第62-70页
        5.3.1 QRS波形态特征第62-63页
        5.3.2 心拍形态特征第63-64页
        5.3.3 PQRST分段矫正第64-65页
        5.3.4 滤波法第65-66页
        5.3.5 短时傅里叶变换系数特征第66-67页
        5.3.6 小波变换系数特征第67页
        5.3.7 自相关系数特征第67-68页
        5.3.8 特征选择方法第68-70页
    5.4 实验结果分析第70-71页
    5.5 本章小结第71-72页
结论与展望第72-74页
参考文献第74-82页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第82-83页
致谢第83-84页
附件第84页

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