多路脉象信号的特征提取与模式分类



多路脉象信号的特征提取与模式分类

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多路脉象信号的特征提取与模式分类

论文目录
摘要	第1-4 页
Abstract	第4-7 页
第1章绪论	第7-13 页
· 课题来源	第7 页
· 课题背景及研究目的和意义	第7-9 页
· 课题背景	第7-8 页
· 研究目的和意义	第8-9 页
· 国内外研究现状	第9-11 页
· 本文的主要研究内容	第11-13 页
第2章多路脉象信号的采集及预处理	第13-34 页
· 引言	第13 页
· 多路脉象信号的采集	第13-15 页
· 本文使用的脉象数据	第15-16 页
· 多路脉象数据的预处理	第16-32 页
· 基于小波包变换的脉象信号去噪声	第16-23 页
· 用LIP算法改进的去基线漂移算法	第23-28 页
· 基于ICA变换的多路脉象信号恢复	第28-32 页
· 本章小结	第32-34 页
第3章多路脉象信号的特征提取	第34-45 页
· 引言	第34 页
· ILP算法提取时域特征	第34-39 页
· 时域特征及其生理意义	第34-36 页
· ILP算法	第36-39 页
· 脉搏波宽度特征的定义和提取	第39-41 页
· 其他特征的提取	第41-43 页
· 面积特征的提取	第41 页
· 频域特征的提取	第41-42 页
· 相对强度特征的提取	第42-43 页
· 本章小结	第43-45 页
第4章多路脉象信号的分类	第45-58 页
· 引言	第45 页
· 小样本与留一法	第45-46 页
· 支持向量机多路脉象信号的分类	第46-49 页
· 支持向量机(SVM)	第46-48 页
· 用SVM对多路脉象信号进行分类及结果	第48-49 页
· 神经网络多路脉象信号分类	第49-52 页
· 神经网络(ANN)和BP算法	第49-51 页
· 多路脉象信号的ANN分类及结果	第51-52 页
· 基于知识的神经网络多路脉象信号分类	第52-57 页
· 基于知识的神经网络	第52-54 页
· 基于知识的神经网络多路脉象信号分类	第54-57 页
· 本章小结	第57-58 页
结论	第58-60 页
参考文献	第60-65 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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