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微动敏感床垫信号中体动信息的分类识别
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微动敏感床垫信号中体动信息的分类识别
论文目录
 
摘要第10-12 页
ABSTRACT第12-15 页
缩略语表第15-16 页
第一章 绪论第16-29 页
　　· 睡眠的神经生物学第16-17 页
　　· 睡眠生理第17-18 页
　　· 睡眠监测的重要性第18-20 页
　　· 睡眠监测技术的发展第20-26 页
　　　　· 睡眠医学的发展过程及趋势第20-21 页
　　　　· 低负荷睡眠监测第21-23 页
　　　　　　· 低负荷睡眠监测的生理学基础第21-22 页
　　　　　　· 低负荷睡眠监测的发展第22-23 页
　　　　· 微动敏感床垫式睡眠监测系统第23-25 页
　　　　　　· 床垫式睡眠监测系统的特点第23-24 页
　　　　　　· 新一代床垫式睡眠监测系统的特点和优势第24-25 页
　　　　· 体动信息分析的重要性及研究现状第25-26 页
　　· 主要工作与各章节的安排第26-29 页
第二章 床垫式系统信号的预处理及特点分析第29-44 页
　　· 床垫信号的处理策略第29 页
　　· 信号滤波基础第29-36 页
　　　　· 滤波器的原理及分类第29-33 页
　　　　　　· 滤波器的基本概念第29-30 页
　　　　　　· 工程滤波器的技术指标要求第30-33 页
　　　　· 数字滤波器的原理第33-35 页
　　　　　　· 数字滤波器概述第33-34 页
　　　　　　· 数字滤波器的分类第34 页
　　　　　　· 数字滤波器的工作原理第34-35 页
　　　　· 工程FIR数字滤波器的设计第35-36 页
　　· 微动敏感床垫系统信号的预处理第36-42 页
　　　　· 对上身原始信号的预处理第36-41 页
　　　　· 对下身原始信号的预处理第41-42 页
　　· 床垫系统各路信号的特点分析第42-44 页
第三章 基于窗口阈值法的体动信息分类识别第44-57 页
　　· 引言第44 页
　　· 人夜间动作的分类策略第44-45 页
　　· 原始信号的特征提取和量化第45-46 页
　　　　· 原始信号的特征提取第45-46 页
　　　　· 特征参量的数据归一化处理第46 页
　　· 基于上身原始信号的窗口阈值判别法实现体动识别第46-52 页
　　　　· 鼾声/咳嗽信号的检测第47-50 页
　　　　　　· 语音信号处理基础第47-48 页
　　　　　　· 鼾声/咳嗽信号的端点检测第48-50 页
　　　　· 整晚体动的完整识别第50-52 页
　　· 实验设计及分析第52-55 页
　　· 本章小结第55-57 页
第四章 基于机器学习算法的体动分类识别第57-78 页
　　· 机器学习基础第57-59 页
　　　　· 归纳机器学习的一个最普通的任务一分类第57-58 页
　　　　· 机器学习结果的评估第58-59 页
　　· 决策树模型第59-66 页
　　　　· 决策树理论基础第59-60 页
　　　　· 决策树归纳第60-62 页
　　　　· 由决策树提取规则第62 页
　　　　· 决策树算法实现分类第62-66 页
　　· 基于懒惰分类器的方法第66-68 页
　　　　· 基于实例的学习第66-67 页
　　　　· 懒惰分类器算法用于分类第67-68 页
　　· 支持向量机分类方法第68-74 页
　　　　· 从机器学习到支持向量机第68-69 页
　　　　· 支持向量机的原理第69-71 页
　　　　· 利用SVM实现体动分类第71-74 页
　　　　　　· 软件背景第71-72 页
　　　　　　· 分类过程及结果第72-74 页
　　· 本章小结第74-78 页
第五章 体动识别基础上的几个扩展研究第78-91 页
　　· 引言第78 页
　　· 利用鼾声信号实现对呼吸事件的修正第78-84 页
　　　　· 研究背景第78-79 页
　　　　· 鼾声的产生及生理学解释第79-80 页
　　　　· 睡眠呼吸事件的修正第80-83 页
　　　　· 讨论第83-84 页
　　· 夜间大动状态下呼吸波的补偿算法研究第84-90 页
　　　　· 研究背景第84-86 页
　　　　· 大动下呼吸波的补偿第86-89 页
　　　　· 应用举例第89 页
　　　　· 讨论第89-90 页
　　· 本章小结第90-91 页
第六章 总结和展望第91-94 页
　　· 工作总结第91-92 页
　　· 工作展望第92-94 页
参考文献第94-100 页
致谢第100-101 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第101-102 页
学位论文评阅及答辩情况表第102 页

本篇论文共102页，点击这进入下载页面。
 
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