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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--可穿戴心电信号特征提取及分类
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可穿戴心电信号特征提取及分类
 
     论文目录
 
摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-17页
    1.1 论文背景与研究意义第9-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 可穿戴设备发展现状第11-13页
        1.2.2 心电信号特征提取研究现状第13-15页
    1.3 主要研究内容及安排第15-17页
第二章 数据采集与预处理第17-26页
    2.1 心电数据库简介第17-22页
        2.1.1 MIT-BIH心律失常数据库(mitdb)第17-18页
        2.1.2 MIT-BIH噪声压力测试数据库(nstdb)第18-19页
        2.1.3 MIT-BIH正常窦性心律数据库(nsrdb)第19页
        2.1.4 BIDMC充血性心力衰竭数据库(chfdb)第19-20页
        2.1.5 运动状态数据库第20-22页
    2.2 心电数据预处理第22-25页
        2.2.1 去除工频干扰第22-23页
        2.2.2 去除基线漂移和运动噪声第23-25页
    2.3 本章小结第25-26页
第三章 基于斜率阈值法的QRS波检测第26-48页
    3.1 R波检测第26-39页
        3.1.1 So and Chan (SC)算法第26-29页
        3.1.2 Improved So and Chan(ISC)算法第29-39页
        3.1.3 R波检测小结第39页
    3.2 Q波检测第39-43页
        3.2.1 基于差分最值法的Q波检测原理第39-42页
        3.2.2 Q波检测结果第42-43页
    3.3 S波检测第43-46页
        3.3.1 基于最值法的S波检测原理第44页
        3.3.2 S波检测结果第44-46页
    3.4 本章小结第46-48页
第四章 基于心率变异性的多种心脏疾病分类第48-60页
    4.1 HRV特征提取与选择第48-50页
        4.1.1 时域特征提取第48-49页
        4.1.2 频域特征提取第49-50页
    4.2 基于BP神经网络的心律分类器第50-59页
        4.2.1 BP神经网络基本理论第50-54页
        4.2.2 多类别心律分类器设计第54-57页
        4.2.3 实验结果分析第57-59页
    4.3 本章小结第59-60页
第五章 Android终端软件设计第60-67页
    5.1 APP整体框架第60-61页
    5.2 关键技术的实现第61-66页
        5.2.1 数据传输第61-62页
        5.2.2 心电数据处理第62页
        5.2.3 实时绘制心电波形第62-63页
        5.2.4 紧急联系人功能第63-65页
        5.2.5 数据的存储和生成心电图第65-66页
    5.3 本章小结第66-67页
第六章 结论与展望第67-69页
    6.1 结论第67-68页
    6.2 展望第68-69页
参考文献第69-75页
致谢第75-76页
在校期间发表的学术论文与研究成果第76-77页

 
 
论文编号BS4126518,这篇论文共77
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