基于深度置信网络的心律失常分类算法研究



基于深度置信网络的心律失常分类算法研究

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基于深度置信网络的心律失常分类算法研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-21页
· 课题研究背景与意义	第10-13页
· 心电信号自动分类算法的研究内容	第13-14页
· 心电信号自动分类算法的研究现状	第14-18页
· 心电信号滤波研究现状分析	第14页
· 心电信号QRS波群检测的研究现状分析	第14-15页
· 心电信号特征提取和分类器设计的研究现状分析	第15-18页
· 本文研究内容及创新性分析	第18-19页
· 各章节安排	第19-21页
第2章心电信号的基础知识	第21-30页
· 心电信号的产生机理及心电图分析	第21-24页
· 心律失常分析	第24-27页
· 数据来源	第27-29页
· 本章小结	第29-30页
第3章心电信号预处理	第30-45页
· 心电信号滤波	第30-41页
· 心电信号特点及噪声种类	第30-31页
· 小波变换原理	第31-32页
· 基于小波分解的心电信号滤波	第32-38页
· 心电信号滤波效果评价	第38-41页
· 心拍划分	第41-44页
· 本章小结	第44-45页
第4章基于深度置信网络的心拍分类	第45-69页
· 深度置信网络介绍	第45-46页
· RBM的训练	第46-49页
· 基于深度置信网络的心拍分类	第49-68页
· 预训练阶段	第50-66页
· 权值初始化和微调阶段	第66-68页
· 本章小结	第68-69页
第5章结果分析和讨论	第69-77页
· 统计参数定义	第69-70页
· 实验结果讨论	第70-76页
· 深度置信网络层数讨论	第70-71页
· 微调前后分类结果对比	第71-72页
· 分类方法的抗噪声测试	第72-74页
· 本文方法与其他方法比较	第74-76页
· 本章小结	第76-77页
第6章总结和展望	第77-79页
· 工作总结	第77-78页
· 工作展望	第78-79页
参考文献	第79-83页
致谢	第83-84页
攻读硕士学位期间发表论文情况	第84页

本篇论文共84页，点击这进入下载页面。

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