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基于深度学习的心电信号降噪和T波自动检测研究

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基于深度学习的心电信号降噪和T波自动检测研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-23页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第12-14页
  1.2 心电信号生理基础第14-17页
    1.2.1 心电信号产生机理第14-15页
    1.2.2 正常心电信号波形及意义第15-16页
    1.2.3 心脏性猝死前心电信号特征第16-17页
  1.3 课题研究现状第17-21页
    1.3.1 心电信号降噪技术第17-20页
    1.3.2 T波检测技术第20-21页
  1.4 论文内容安排第21-23页
第2章 基于降噪自动编码器的心电信号降噪算法研究第23-42页
  2.1 引言第23页
  2.2 心电信号噪声类型第23-24页
  2.3 基于降噪自动编码器的心电信号降噪第24-29页
    2.3.1 降噪自动编码器第25-27页
    2.3.2 基于降噪自动编码器构建深度神经网络实现降噪第27-29页
  2.4 算法验证和结果分析第29-41页
    2.4.1 性能评价第29-30页
    2.4.2 实验数据第30-32页
    2.4.3 降噪结果的比较第32-38页
    2.4.4 训练数据个数对降噪效果的影响第38-40页
    2.4.5 实验结论第40-41页
  2.5 本章小结第41-42页
第3章 融合小波和压缩降噪自动编码器的心电信号降噪算法优化第42-70页
  3.1 引言第42页
  3.2 基于压缩降噪自动编码器的心电信号降噪第42-54页
    3.2.1 压缩降噪自动编码器第43-45页
    3.2.2 基于压缩降噪自动编码器构建深度神经网络实现降噪第45-48页
    3.2.3 算法验证和结果分析第48-54页
  3.3 融合小波和压缩降噪自动编码器的心电信号降噪第54-59页
    3.3.1 小波自适应阈值法第55-56页
    3.3.2 融合小波和压缩降噪自动编码器构建深度神经网络第56-59页
  3.4 算法验证和结果分析第59-69页
    3.4.1 网络参数设置第59-60页
    3.4.2 降噪结果的比较第60-67页
    3.4.3 结果讨论第67-68页
    3.4.4 实验结论第68-69页
  3.5 本章小结第69-70页
第4章 T波自动检测算法研究第70-92页
  4.1 引言第70页
  4.2 基于形态指导的T波自动检测第70-71页
  4.3 T波形态自动分类第71-80页
    4.3.1 基于稀疏自动变编码器构建深度神经网络第72-77页
    4.3.2 网络性能测试第77-80页
  4.4 基于形态指导的T波峰值和终点值检测第80-88页
    4.4.1 倾斜高斯函数第81-82页
    4.4.2 倾斜高斯模板检测T波峰值第82-87页
    4.4.3 T波终点检测第87-88页
  4.5 算法验证和结果分析第88-91页
    4.5.1 性能评价第88页
    4.5.2 实验数据第88页
    4.5.3 检测结果的比较第88-91页
    4.5.4 实验结论第91页
  4.6 本章小结第91-92页
第5章 心电信号降噪算法和T波自动检测算法在智慧心电监测平台的应用第92-103页
  5.1 引言第92页
  5.2 智慧心电监测平台第92-96页
    5.2.1 心电信号采集第93-95页
    5.2.2 健康云智能分析第95-96页
  5.3 心电信号降噪算法在智慧心电监测平台的验证第96-98页
  5.4 T波自动检测算法在智慧心电监测平台的验证第98-102页
    5.4.1 T波检测基础—R波检测第98-100页
    5.4.2 T波峰值和终点检测第100-102页
  5.5 本章小结第102-103页
结论第103-105页
参考文献第105-115页
攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果第115-116页
致谢第116页

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