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,
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。
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