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基于小波变换和独立分量分析的心室晚电位识别

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基于小波变换和独立分量分析的心室晚电位识别
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-7 页
1 绪论第7-13 页
  · 心室晚电位的概念及研究意义第7-9 页
    · 心室晚电位概念及产生病理生理基础第7-8 页
    · 本课题研究意义第8-9 页
  · 心室晚电位识别方法研究现状第9-12 页
    · 时频分析第9-10 页
    · 小波方法第10-11 页
    · 人工神经网络检测第11 页
    · 自适应信号处理法第11-12 页
  · 本文的研究目的和主要研究内容第12-13 页
2 小波变换在心电信号R 波检测中的应用第13-25 页
  · 引言第13 页
  · 小波变换用于表征信号的突变特征第13-18 页
    · 小波分析的奇异性检测原理第14-16 页
    · 小波变换模值与奇异性关系第16-18 页
  · ECG 信号R 波的小波变换检测第18-25 页
    · R 波检测的小波滤波器选择第18-19 页
    · 小波检测R 波算法与实例第19-25 页
3 独立分量分析的基本原理和典型算法第25-38 页
  · 引言第25-28 页
    · 独立分量分析与盲源分离第25-27 页
    · 独立分量分析定义及线形模型第27-28 页
  · 独立分量分析的算法实现第28-29 页
    · 引言第28 页
    · 数据的中心化(去均值)第28 页
    · 白化处理第28-29 页
  · 非高斯性与独立统计第29-34 页
    · 目标函数第31 页
    · 峭度(kurtosis)第31-32 页
    · 负熵及负熵的近似第32-34 页
  · ICA 优化算法—FastICA 算法第34-38 页
4 基于小波变换和独立分量分析的VLP 特征识别第38-53 页
  · 基本思想第38 页
  · 小波变换在心室晚电位信号分析中的应用第38-47 页
    · 连续小波变换定义及其特性第38-42 页
    · 多分辨率分析第42-44 页
    · 双尺度方程分析第44-45 页
    · 正交MRA 的物理意义与Mallat 算法第45-46 页
    · 基小波的选择第46-47 页
  · 小波信号用于心电信号的消噪处理第47-48 页
  · 结合ICA 和WT(WICA)方法的VLP 特征识别第48 页
  · 实验结果和讨论第48-53 页
5 全文总结和展望第53-55 页
  · 全文总结第53 页
  · 展望第53-55 页
致谢第55-56 页
参考文献第56-59 页
附录第59页

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