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胎儿心电提取和胎心率变异分析算法研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第5-7页 | | ABSTRACT | 第7-8页 | | 第1章 绪论 | 第12-23页 | | 1.1 研究背景和研究意义 | 第12-17页 | | 1.2 国内外研究发展现状 | 第17-21页 | | 1.2.1 多导联胎儿心电提取算法 | 第17-19页 | | 1.2.2 单导联胎儿心电提取算法 | 第19-20页 | | 1.2.3 胎心率变异分析算法 | 第20-21页 | | 1.3 论文主要内容 | 第21-22页 | | 1.4 论文的主要组织结构 | 第22-23页 | | 第2章 胎儿心电分析基础理论 | 第23-29页 | | 2.1 胎儿心电的产生 | 第23页 | | 2.2 胎儿心电的形态及特点 | 第23-25页 | | 2.3 腹部心电信号的特点 | 第25-26页 | | 2.4 胎心率变异分析 | 第26-27页 | | 2.5 数据来源 | 第27-28页 | | 2.5.1 合成数据 | 第27页 | | 2.5.2 临床数据 | 第27-28页 | | 2.6 临床信号实验性能指标 | 第28页 | | 2.7 本章小结 | 第28-29页 | | 第3章 多导联胎儿心电提取算法 | 第29-47页 | | 3.1 独立分量分析算法 | 第29-33页 | | 3.1.1 独立分量分析算法基本原理及数学模型 | 第29-30页 | | 3.1.2 独立分量分析的预处理 | 第30-31页 | | 3.1.3 基于峭度的Fast ICA算法 | 第31-32页 | | 3.1.4 基于负熵的Fast ICA算法 | 第32-33页 | | 3.2 混沌MBFGS胎儿心电提取算法 | 第33-40页 | | 3.2.1 牛顿迭代法 | 第33-34页 | | 3.2.2 拟牛顿算法 | 第34-36页 | | 3.2.3 混沌优化算法 | 第36页 | | 3.2.4 混沌MBFGS算法 | 第36-37页 | | 3.2.5 合成信号算法验证 | 第37-40页 | | 3.3 临床信号实验与分析 | 第40-46页 | | 3.4 本章小结 | 第46-47页 | | 第4章 单导联胎儿心电提取算法 | 第47-67页 | | 4.1 贝叶斯滤波算法 | 第47-51页 | | 4.1.1 贝叶斯滤波理论 | 第47页 | | 4.1.2 卡尔曼滤波 | 第47-49页 | | 4.1.3 扩展卡尔曼滤波 | 第49-51页 | | 4.1.4 扩展卡尔曼平滑 | 第51页 | | 4.2 心电信号动态模型 | 第51-54页 | | 4.2.1 基本心电信号动态模型 | 第51-53页 | | 4.2.2 改进腹部心电动态模型 | 第53页 | | 4.2.3 改进腹部心电观测方程 | 第53-54页 | | 4.3 并行边缘粒子滤波算法 | 第54-60页 | | 4.3.1 粒子滤波 | 第54-56页 | | 4.3.2 边缘粒子滤波 | 第56页 | | 4.3.3 基于par-MPF的胎儿心电提取算法 | 第56-58页 | | 4.3.4 合成信号算法验证 | 第58-60页 | | 4.4 临床信号实验与分析 | 第60-66页 | | 4.5 本章小结 | 第66-67页 | | 第5章 胎心率变异分析算法 | 第67-78页 | | 5.1 引言 | 第67页 | | 5.2 希尔伯特黄变换理论 | 第67-69页 | | 5.2.1 经验模式分解 | 第67-68页 | | 5.2.2 希尔伯特变换 | 第68-69页 | | 5.2.3 希尔伯特谱和边界谱 | 第69页 | | 5.3 基于希尔伯特黄变换的胎心率变异分析 | 第69-77页 | | 5.3.1 胎儿心电R峰定位 | 第69-71页 | | 5.3.2 胎心率变异信号预处理 | 第71-72页 | | 5.3.3 胎心率变异分析 | 第72-77页 | | 5.4 本章小结 | 第77-78页 | | 第6章 总结与展望 | 第78-80页 | | 6.1 工作总结 | 第78-79页 | | 6.2 展望 | 第79-80页 | | 致谢 | 第80-81页 | | 参考文献 | 第81-86页 | | 附录 | 第86页 |
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论文编号BS3091425，这篇论文共86页
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