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,
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。
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