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面向心电身份识别的低冗余度特征提取方法研究

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面向心电身份识别的低冗余度特征提取方法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-19页
  1.1 研究背景及意义第11-14页
  1.2 国内外研究现状第14-16页
  1.3 论文研究内容第16-17页
  1.4 本文章节安排第17-19页
第2章 心电信号和神经网络介绍第19-37页
  2.1 心电信号概述第19-21页
  2.2 特征降维方法概述第21-26页
    2.2.1 奇异值分解第21-24页
    2.2.2 线性判别式分析第24-26页
  2.3 人工神经网络及深度学习第26-35页
    2.3.1 RBFNN与 GRNN第28-32页
    2.3.2 RBM与 DBN第32-35页
  2.4 实验数据库及实验平台介绍第35-36页
  2.5 本章小结第36-37页
第3章 结合SVD与 LDA的特征提取方法第37-51页
  3.1 预处理第38-42页
    3.1.1 心电信号去噪第38-41页
    3.1.2 R波峰值点检测第41-42页
  3.2 特征提取第42-44页
  3.3 实验过程及参数设置第44-46页
  3.4 实验结果分析第46-50页
    3.4.1 SVD特征对识别率的影响第46-48页
    3.4.2 LDA算法对识别准确率及效率的影响第48-49页
    3.4.3 不同特征对识别率的影响第49页
    3.4.4 识别准确率与速度第49-50页
  3.5 本章小结第50-51页
第4章 基于DBN的 ECG身份识别第51-57页
  4.1 DBN的训练模型第51-52页
  4.2 DBN的参数设置第52-54页
    4.2.1 DBN网络层数的选择第52-53页
    4.2.2 DBN网络神经元数的选择第53-54页
    4.2.3 学习率的选择第54页
  4.3 实验结果分析第54-55页
  4.4 本章小结第55-57页
第5章 总结与展望第57-59页
  5.1 本文工作总结第57页
  5.2 展望第57-59页
参考文献第59-63页
作者简介及科研成果第63-65页
致谢第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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