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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于手绘图和语音的帕金森病情诊断和预测
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基于手绘图和语音的帕金森病情诊断和预测
 
     论文目录
 
摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 基于手绘信号的帕金森病情诊断第10-11页
        1.2.2 基于语音的帕金森病情UPDRS预测第11-13页
    1.3 本文主要内容及安排第13-14页
第二章 理论基础与相关技术第14-34页
    2.1 引言第14页
    2.2 数字图像处理技术第14-17页
        2.2.1 图像的数字化第14-15页
        2.2.2 数字基本图像类型第15页
        2.2.3 数字图像处理方法第15-17页
    2.3 语音信号处理技术第17-24页
        2.3.1 语音信号数字化第17-18页
        2.3.2 语音信号加窗分帧第18页
        2.3.3 语音特征提取第18-24页
    2.4 机器学习概述第24-29页
        2.4.1 分类技术第25页
        2.4.2 回归技术第25-28页
        2.4.3 多任务学习技术第28-29页
    2.5 深度学习概述第29-33页
        2.5.1 深度学习背景第29-30页
        2.5.2 神经网络模型及算法第30-33页
    2.6 本章小结第33-34页
第三章 基于手绘图的帕金森病情诊断方案设计第34-45页
    3.1 引言第34-35页
    3.2 帕金森手绘数据集第35-37页
        3.2.1 数据集说明第35-36页
        3.2.2 数据集处理第36-37页
    3.3 基于手绘图的帕金森病情诊断方案第37-42页
        3.3.1 传统基于手绘图的帕金森病情诊断方法第37-38页
        3.3.2 基于卷积神经网络的病情诊断方法第38-42页
    3.4 CNN_PARKINSON模型有效性验证第42-44页
        3.4.1 实验设置第42页
        3.4.2 实验结果及分析第42-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于语音的帕金森病情UPDRS预测方案设计第45-56页
    4.1 引言第45-46页
    4.2 帕金森语音数据集说明第46-47页
        4.2.1 帕金森语音特征提取第46页
        4.2.2 帕金森语音特征选择第46-47页
        4.2.3 帕金森语音数据集分析第47页
    4.3 基于L_(2,1) 范数特征选择的多任务回归算法第47-52页
        4.3.1 多任务回归模型第48页
        4.3.2 模型求解第48-50页
        4.3.3 模型过滤及融合第50-52页
    4.4 MTRFS模型有效性验证第52-55页
        4.4.1 实验设置第52页
        4.4.2 实验结果与分析第52-55页
    4.5 本章小结第55-56页
第五章 总结与展望第56-58页
    5.1 工作总结第56页
    5.2 研究展望第56-58页
参考文献第58-62页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第62-63页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第63-64页
致谢第64页

 
 
论文编号BS4338227,这篇论文共64
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