面向健康监护的穿戴式体征信息感知技术研究

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面向健康监护的穿戴式体征信息感知技术研究

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面向健康监护的穿戴式体征信息感知技术研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第一章绪论	第10-22页
1.1 研究背景	第10-14页
1.2 智能穿戴系统	第14-19页
1.2.1 研究现状	第14-15页
1.2.2 关键技术	第15-18页
1.2.3 存在的问题与研究方向	第18-19页
1.3 论文的内容、结构、目的及意义	第19-22页
1.3.1 研究课题介绍	第19页
1.3.2 研究内容和组织结构	第19-21页
1.3.3 目的及意义	第21-22页
第二章穿戴式信号测量系统	第22-40页
2.1 智能织物材料和传感器集成技术	第22-24页
2.2 穿戴式健康信号采集系统设计	第24-34页
2.2.1 系统结构	第25页
2.2.2 穿戴系统节点	第25-27页
2.2.3 导电织物性能	第27-29页
2.2.4 织物心电电极	第29-30页
2.2.5 环形织物总线	第30-33页
2.2.6 穿戴系统样机	第33-34页
2.3 单点低功耗心电节点	第34-39页
2.3.1 节点设计	第35-36页
2.3.2 双时钟工作模式	第36页
2.3.3 心电压缩感知算法	第36-37页
2.3.4 低功耗心电节点原型	第37-39页
2.4 本章小结	第39-40页
第三章能量有效的心电动态压缩算法	第40-52页
3.1 动态压缩算法研究背景	第40-41页
3.2 动态压缩算法框架	第41-45页
3.2.1 积分-发放模型	第41-44页
3.2.2 无损编码器	第44-45页
3.2.3 算法实现	第45页
3.3 实验和结果讨论	第45-51页
3.3.1 实验设置和评价指标	第45-47页
3.3.2 压缩效果评估	第47-48页
3.3.3 能耗评估	第48-50页
3.3.4 性能比较	第50-51页
3.4 本章小结	第51-52页
第四章基于压缩感知的体征数据压缩技术	第52-76页
4.1 压缩感知理论	第52-56页
4.1.1 信号的稀疏表示	第54页
4.1.2 编码压缩	第54-55页
4.1.3 信号重构	第55页
4.1.4 压缩感知编码结构	第55-56页
4.2 心电压缩感知	第56-69页
4.2.1 信息增强稀疏二值矩阵	第57-62页
4.2.2 先验块稀疏贝叶斯学习算法	第62-69页
4.3 脉搏压缩感知	第69-75页
4.3.1 脉搏压缩感知框架	第69-70页
4.3.2 脉搏信号稀疏性	第70-71页
4.3.3 测量矩阵设计	第71-72页
4.3.4 实验结果	第72-75页
4.4 本章小结	第75-76页
第五章基于无监督特征提取和深度结构模型自动心拍分类	第76-94页
5.1 自动心拍分类研究	第76-77页
5.2 无监督特征提取和深度结构模型	第77-89页
5.2.1 心电信号数据源	第78-81页
5.2.2 改进频率小波切片变换	第81-86页
5.2.3 层叠降噪自编码器	第86-88页
5.2.4 模型训练和评估	第88-89页
5.3 实验结果和讨论	第89-93页
5.4 本章小结	第93-94页
第六章总结和展望	第94-98页
6.1 总结	第94-95页
6.2 论文创新点	第95-96页
6.3 展望	第96-98页
致谢	第98-100页
参考文献	第100-114页
攻读博士学位期间的学术成果	第114页

本篇论文共114页，点击这进入下载页面。

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