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基于ECG和PPG信号身份识别算法的研究

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基于ECG和PPG信号身份识别算法的研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-9页
中英文缩写对照附录第9-10页
第1章 绪论第10-22页
  1.1 课题背景及研究的目的和意义第10-12页
  1.2 ECG和PPG信号简介第12-14页
    1.2.1 ECG信号简介第12-13页
    1.2.2 PPG信号简介第13-14页
  1.3 国内外研究进展及成果第14-20页
    1.3.1 基于ECG信号身份识别的研究现状第14-17页
    1.3.2 基于PPG信号身份识别的研究第17-19页
    1.3.3 ECG信号与PPG信号比较第19-20页
  1.4 本文主要研究内容第20-22页
第2章 ECG和PPG信号的时频域特征研究第22-53页
  2.1 引言第22页
  2.2 希尔伯特黄变换[25]第22-26页
    2.2.1 瞬时频率第23页
    2.2.2 经验模式分解与本征模态函数第23-24页
    2.2.3 希尔伯特变换第24-26页
  2.3 信号噪声与预处理第26-30页
    2.3.1 ECG信号噪声第26页
    2.3.2 PPG信号噪声第26-27页
    2.3.3 信号预处理第27-30页
  2.4 ECG信号时频域特征第30-45页
    2.4.1 ECG信号时域波形特点第31-33页
    2.4.2 ECG波形检测第33-36页
    2.4.3 ECG信号频域分析第36-42页
    2.4.4 ECG信号希尔伯特边际谱特征第42-45页
  2.5 PPG信号时频域特征第45-52页
    2.5.1 PPG信号波形特点第45-47页
    2.5.2 P波、V波检测第47-48页
    2.5.3 PPG信号频域分析第48-51页
    2.5.4 PPG信号希尔伯特边际谱特征第51-52页
  2.6 本章小结第52-53页
第3章 ECG和PPG信号特征融合模型第53-63页
  3.1 引言第53-54页
  3.2 数据融合技术第54-55页
    3.2.1 数据融合层级第54页
    3.2.2 数据融合方法第54-55页
    3.2.3 数据策略选择第55页
  3.3 基于逐步筛选法的特征权值算法第55-59页
    3.3.1 逐步筛选法基本概念第56-58页
    3.3.2 特征权重算法第58-59页
  3.4 基于SVM的改进D-S证据理论融合算法第59-62页
    3.4.1 D-S证据理论与SVM基本概念第59-61页
    3.4.2 改进D-S证据理论融合算法第61-62页
  3.5 本章小结第62-63页
第4章 实验结果与分析第63-70页
  4.1 引言第63页
  4.2 实验仿真平台与数据第63-64页
  4.3 特征筛选结果及分析第64-67页
    4.3.1 实验数据集及分组第64页
    4.3.2 筛选结果及分析第64-67页
  4.4 特征融合结果及分析第67-68页
  4.5 识别结果及分析第68-69页
  4.6 本章小结第69-70页
结论第70-72页
参考文献第72-77页
致谢第77页

本篇论文共77页,点击这进入下载页面
 
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