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基于递归复杂网络的房颤预测分析方法研究
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基于递归复杂网络的房颤预测分析方法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-11页
第1章 绪论第11-24页
　　· 研究背景第11-19页
　　　　· 心脏解剖及相关电生理知识第11-14页
　　　　　　· 心脏解剖结构第11-12页
　　　　　　· 心脏电基础第12-14页
　　　　· 房颤的基本知识第14-19页
　　　　　　· 房颤的电生理机制第15-17页
　　　　　　· 房颤的标测技术第17-18页
　　　　　　· 房颤的治疗进展第18-19页
　　· 研究目的和意义第19-21页
　　· 国内外研究现状第21-22页
　　· 论文的创新点第22页
　　· 论文的内容和结构第22-24页
第2章 房颤预测的可行性研究第24-51页
　　· 心外膜标测系统简介第24-25页
　　· 动物实验与心外膜信号获取第25-27页
　　· 性能评价第27页
　　· 心外膜信号的线性分析第27-30页
　　　　· 线性参数第27-28页
　　　　· 实验与分析第28-30页
　　· 心外膜信号的非线性分析第30-36页
　　　　· 非线性证明第31-34页
　　　　· 实验结果第34-36页
　　· 非平稳时间序列分析第36-40页
　　　　· 递归图第36-39页
　　　　　　· 递归图的宏观表现模式第38页
　　　　　　· 递归图的微观表现模式第38-39页
　　　　· 定量递归分析第39-40页
　　· 实验与分析第40-49页
　　　　· 心外膜信号的递归图分析第40-44页
　　　　　　· 心外膜信号的相空间表示第40-41页
　　　　　　· 递归图及参数选取第41-44页
　　　　· 基于定量递归参数的房颤预测第44-49页
　　　　　　· 心外膜信号的定量递归参数分析第44-45页
　　　　　　· 房颤预测结果第45-49页
　　　　　　· 可预测时间分析第49页
　　· 讨论与小结第49-51页
第3章 基于递归复杂网络的房颤预测研究第51-74页
　　· 复杂网络基础第51-54页
　　· 复杂网络时间序列分析第54-57页
　　· 递归复杂网络第57-60页
　　　　· 递归复杂网络与相空间第57-59页
　　　　· 递归复杂网络与定量递归分析第59-60页
　　· 递归复杂网络的模体分析第60-64页
　　　　· 模体分析第60-63页
　　　　· 模体参数第63-64页
　　· 实验与分析第64-73页
　　　　· 递归复杂网络参数分析第64-70页
　　　　· 基于递归复杂网络参数的房颤预测第70-73页
　　· 讨论及小结第73-74页
第4章 基于递归复杂网络谱分析的房颤预测研究第74-89页
　　· 递归复杂网络谱分析第74-77页
　　· 多阂值递归谱分析第77-80页
　　　　· 阈值选取分析第77-78页
　　　　· 多阈值谱方法第78-79页
　　　　· 特征选择第79-80页
　　· 实验与分析第80-88页
　　　　· 谱分析及参数选择第80-82页
　　　　· 基于传统谱参数的房颤预测第82-84页
　　　　· 基于多阈值普参数的房颤预测第84-85页
　　　　· 基于特征选择多阈值谱参数的房颤预测第85-88页
　　· 讨论及小结第88-89页
第5章 基于粒度计算的房颤预测研究第89-99页
　　· 粒度计算第89-92页
　　　　· 粒度计算的理论基础第89-91页
　　　　· 粒度计算表示方法第91-92页
　　· 基于粒度计算的信号表示第92-94页
　　　　· 心外膜信号的粒度表示第92-93页
　　　　· 粒子群优化算法实现第93-94页
　　· 实验与分析第94-97页
　　　　· 基于粒度信息的递归复杂网络第94-95页
　　　　· 基于粒度信息的房颤预测第95-97页
　　· 讨论及小结第97-99页
第6章 总结和展望第99-102页
参考文献第102-112页
攻读学位期间发表论文目录第112-113页
致谢第113-114 页

本篇论文共114页，点击这进入下载页面。
 
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