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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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