基于压缩域的免重构心电信号识别研究

目录

声明

符号说明

第1章 绪论

1.1 研究背景和研究意义

1.2 国内外研究现状分析

1.2.1 心电信号质量评估研究现状

1.2.2 传统心律失常识别分类研究现状

1.2.3 压缩感知信号处理技术研究现状

1.3 研究内容及论文结构

第2章 基于压缩感知的心电信号采集

2.1 引言

2.2 心电信号及心律失常

2.2.1 心电信号产生原理及组成

2.2.2 心律失常及分类

2.3 信号采样

2.4 压缩感知理论

2.4.1 压缩感知理论基础

2.4.2 压缩感知理论框架

2.4.3 测量矩阵选取

2.5 心电信号压缩采样

2.5.1 心电信号预处理

2.5.2 获取压缩心电信号

2.6 基于压缩域的心律失常心拍识别方法

2.7 本章小结

第3章 基于压缩域的心电信号质量评估

3.1 引言

3.2 压缩域心电信号质量评估方法整体框架设计

3.3 基于离散小波变换的压缩域带通滤波器构建

3.3.1 小波变换

3.3.2 离散小波变换

3.3.3 离散小波变换矩阵频带划分

3.3.4 修正压缩域带通滤波器

3.4 压缩域心电信号质量评估指数

3.4.1 小波能量和小波熵

3.4.2 评估指数频带划分

3.5 评估信号质量

3.6 实验结果及分析

3.6.1 数据准备

3.6.2 评价指标

3.6.3 噪声强度和信号压缩比对评估效果的影响

3.6.4 压缩心电信号质量评估实验结果分析

3.6.5 实测压缩信号噪声识别实验结果分析

3.7 本章小结

第4章 基于级联深度稀疏滤波特征学习的CSECG识别

4.1 引言

4.2 常用的特征提取方法

4.2.1 主成分分析法

4.2.2 特征学习

4.3 稀疏滤波

4.3.1 稀疏滤波模型

4.3.2 构建稀疏滤波模型

4.4 基于级联深度稀疏滤波的特征学习

4.5 实验结果及分析

4.5.1 评估指标

4.5.2 数据来源及实验设置

4.5.3 主要参数影响分析

4.5.4 心律失常识别实验结果分析

4.5.5 实测压缩心电信号识别实验结果分析

4.6 本章小结

第5章 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 下一步工作

致谢

参考文献

攻读学位期间的研究成果