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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
本篇论文共
59
页,
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