基于呼吸信号的睡眠呼吸暂停低通气事件的分类预测研究

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与结构安排

第2章 呼吸信号的特征提取

2.1 Apnea数据库

2.2信号预处理

2.3特征提取

2.4本章小结

第3章 呼吸信号传统方法分类

3.1 支持向量机理论

3.2支持向量机分类

3.3 BP神经网络分类

3.4 基于形态学的改进BP神经网络分类

3.5 本章小结

第4章 呼吸信号深度学习分类

4.1 深度学习模型介绍

4.2 卷积神经网络架构

4.3 基于卷积神经网络的呼吸信号分类

4.4 本章小结

第5章 呼吸信号预测

5.1 常规预测方法

5.2 基于AdaBoost的多层感知器神经网络预测

5.3 呼吸信号预测及结果分析

5.4 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢