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基于小波包变换的血细胞信号识别研究
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基于小波包变换的血细胞信号识别研究
论文目录
摘要
第1-4页
ABSTRACT
第4-7页
第1章 绪论
第7-11页
1.1 选题背景和意义
第7-8页
1.1.1 选题背景
第7页
1.1.2 选题意义
第7-8页
1.2 课题依据
第8页
1.3 国内外研究现状及发展趋势
第8-9页
1.4 课题的主要研究内容
第9-10页
1.5 课题研究预期目标
第10页
1.6 文章结构安排
第10-11页
第2章 血细胞识别方法概述
第11-19页
2.1 血细胞识别算法
第11-13页
2.2 血细胞识别方法
第13-18页
2.2.1 激光散射法
第13-15页
2.2.2 分光光度法
第15页
2.2.3 显微图像法
第15-16页
2.2.4 基于 Coulter 原理识别法
第16-18页
2.3 本章小结
第18-19页
第3章 基于小波包的血细胞信号特征提取
第19-39页
3.1 引言
第19页
3.2 小波变换定义
第19-20页
3.3 连续小波变换
第20-23页
3.4 离散小波变换
第23页
3.5 多分辨率分析
第23-29页
3.5.1 多分辨率分析的概念
第23-24页
3.5.2 小波空间与小波函数
第24-25页
3.5.3 二尺度方程
第25-26页
3.5.4 MALLAT 算法
第26-28页
3.5.5 多孔算法
第28-29页
3.6 小波包变换的基本原理
第29-33页
3.6.1 小波包定义
第29-30页
3.6.2 小波包变换原理
第30-32页
3.6.3 小波包分析的基本实现
第32-33页
3.7 基于小波包的血细胞信号特征提取
第33-38页
3.7.1 血细胞分析
第33页
3.7.2 利用小波包提取血细胞信号特征向量
第33-38页
3.8 本章小结
第38-39页
第4章 利用神经网络实现血细胞信号识别
第39-59页
4.1 人工神经网络简介
第39页
4.2 人工神经网络的优点
第39-40页
4.3 人工神经网络的分类
第40页
4.4 神经网络的基本模型
第40-42页
4.4.1 感知机模型
第40-41页
4.4.2 自适应线性神经网络
第41页
4.4.3 反向传播(BP)网络
第41页
4.4.4 Hopfield 神经网络
第41-42页
4.5 BP 神经网络
第42-49页
4.5.1 BP 算法简介
第42-46页
4.5.2 LM(Levenberg-Marquardt)算法
第46-49页
4.6 利用神经网络实现血细胞信号识别
第49-58页
4.6.1 神经网络的建立
第49-52页
4.6.2 神经网络的训练
第52-55页
4.6.3 血细胞识别的 matlab 实现及结果分析
第55-58页
4.7 本章小结
第58-59页
第5章 结论与展望
第59-61页
5.1 结论
第59页
5.2 展望
第59-61页
致谢
第61-62页
参考文献
第62-64页
本篇论文共
64
页,
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。
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