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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,点击这进入下载页面
 
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