声明
1 绪论
1.1 课题研究背景和意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 QRS波检测研究现状
1.2.2 心律失常自动分类研究现状
1.2.3 便携式心律失常辅助诊断系统研究现状
1.3 论文主要工作及主要创新点
1.3.1 论文主要工作
1.3.2 论文主要创新点
2 心电信号基础知识研究
2.1 心电信号产生的基本原理
2.2 心电信号波形及特点
2.2.1 正常心电图
2.2.2 常见的QRS 波形态介绍
2.3 常见的心律失常波形及特点
2.4 心电信号常见的噪声干扰
2.5 MIT-BIH心律失常数据库简介
2.6 本章小结
3 基于香农能量与改进自适应阈值法的QRS 波检测
3.1 QRS波检测算法设计
3.2 QRS波检测算法原理及步骤
3.2.1 心电信号预处理
3.2.2 香农能量包络提取
3.2.3 QRS波增强
3.2.4 QRS波定位
3.3 实验测试结果
3.3.1 代表性心电信号的检测结果
3.3.2 MIT-BIH 标准数据库的检测结果
3.4 结果讨论
3.4.1 错检和漏检结果分析
3.4.2 与其他文献方法对比
3.5 本章小结
4 基于融合特征与随机森林的心律失常分类算法
4.1 心律失常分类算法整体设计
4.2 心电信号预处理
4.2.1 心电信号去噪处理
4.2.2 心拍截取
4.2.3 心电信号去噪与心拍截取结果
4.3 特征提取
4.4 特征降维
4.4.1 特征降维方法分析
4.4.2 特征降维结果
4.5 分类器的选择及参数设置
4.5.1 支持向量机原理及参数设置
4.5.2 BP神经网络原理及参数设置
4.5.3 随机森林原理及参数设置
4.6 实验数据整理与分析
4.7 分类器性能评估方法
4.8 实验设置
4.9 实验测试结果
4.9.1 不同分类器的分类结果对比
4.9.2 分类器的训练与分类时间对比
4.9.3 与其他文献方法对比
4.10 本章小结
5 系统的设计与实现
5.1 系统整体设计
5.2 系统硬件设计
5.2.1 心电信号采集模块设计
5.2.2 信号采样模块设计
5.2.3 信号处理及分类模块设计
5.3 系统应用程序相关设计
5.3.1 数字陷波滤波器程序设计
5.3.2 用户交互界面程序设计
5.4 系统调试
5.5 本章小结
6 总结与展望
6.1 总结
6.2 展望
参考文献
致谢
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果
郑州大学;
