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基于支持向量机的房颤识别研究及常见心律失常监护系统模型设计与实现
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基于支持向量机的房颤识别研究及常见心律失常监护系统模型设计与实现
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-16页
　　　　1.1 研究背景与意义第10-12页
　　　　1.2 国内外研究现状第12-14页
　　　　　　　　1.2.1 心电伪差识别研究现状现状第12-13页
　　　　　　　　1.2.2 房颤识别算法研究现状第13-14页
　　　　　　　　1.2.3 基于心电图的监护系统国内外研究现状第14页
　　　　1.3 本文的研究内容及创新点第14-15页
　　　　1.4 本文的结构安排第15-16页
第二章 基于支持向量机的多特征参数心电伪差识别研究第16-30页
　　　　2.1 心电图与心电图伪差基本知识第16-18页
　　　　　　　　2.1.1 心电图基本知识第16-17页
　　　　　　　　2.1.2 ECG信号与伪差信号第17-18页
　　　　2.2 伪差信号识别方法设计第18-22页
　　　　　　　　2.2.1 提取识别伪差特征参数第18-20页
　　　　　　　　2.2.2 伪差识别算法第20-22页
　　　　2.3 实验结果与分析第22-29页
　　　　　　　　2.3.1 实验数据第22-23页
　　　　　　　　2.3.2 改进样本熵算法计算方法的性能与效率第23-25页
　　　　　　　　2.3.3 单一特征参数与组合特征参数识别能力比较第25-27页
　　　　　　　　2.3.4 与其他方法比较第27-29页
　　　　2.4 本章小结第29-30页
第三章 基于不均衡多分类支持向量机的房颤识别方法研究第30-46页
　　　　3.1 引言第30-31页
　　　　3.2 房颤检测方法设计第31-40页
　　　　　　　　3.2.1 心电信号预处理第31-32页
　　　　　　　　3.2.2 候选特征提取第32-38页
　　　　　　　　3.2.3 有效特征提取第38页
　　　　　　　　3.2.4 分类第38-39页
　　　　　　　　3.2.5 分类性能评估第39-40页
　　　　3.3 实验结果与分析第40-45页
　　　　　　　　3.3.1 实验数据第40-41页
　　　　　　　　3.3.2 被提取的有效特征第41-43页
　　　　　　　　3.3.3 新方法性能与比较第43-45页
　　　　3.4 本章小结第45-46页
第四章 房颤与非房颤心律失常监护系统模型设计与实现第46-60页
　　　　4.1 引言第46-47页
　　　　4.2 系统需求分析第47页
　　　　4.3 监护模型系统设计与实现第47-49页
　　　　　　　　4.3.1 心电信号获取模型第47-48页
　　　　　　　　4.3.2 心电信号无线传输模型第48页
　　　　　　　　4.3.3 心电信号智能处理模型第48-49页
　　　　　　　　4.3.4 心电信号结果显示模型第49页
　　　　4.4 监护模型系统测试与分析第49-59页
　　　　　　　　4.4.1 心电信号获取模型测试结果第49-50页
　　　　　　　　4.4.2 心电信号无线传输模型测试结果第50-52页
　　　　　　　　4.4.3 心电信号智能处理模型测试结果第52-54页
　　　　　　　　4.4.4 心电信号结果显示模型测试结果第54-59页
　　　　4.5 本章小结第59-60页
第五章 总结与展望第60-62页
　　　　5.1 全文总结第60-61页
　　　　5.2 展望第61-62页
致谢第62-63页
参考文献第63-68页
攻硕期间取得的研究成果第68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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