基于心音信号特征提取的慢性心力衰竭诊断研究

心音论文 慢性心力衰竭论文 去噪论文 特征提取论文
论文详情
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-17页
    1.1 研究背景及意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
        1.2.1 慢性心力衰竭诊断与评估现状第10-11页
        1.2.2 心音信号在心功能检测和评估方面的研究进展第11-12页
        1.2.3 心音信号分析方法及特征提取研究现状第12-13页
    1.3 课题研究主要内容第13-14页
        1.3.1 研究目的第13-14页
        1.3.2 研究内容第14页
    1.4 论文的主要结构第14-17页
2 心音与慢性心力衰竭第17-23页
    2.1 心脏的结构与功能第17页
    2.2 心音基本理论第17-19页
        2.2.1 心音的产生第17-19页
        2.2.2 心音的时频域基本特征第19页
    2.3 心音与慢性心力衰竭之间的关系第19-20页
    2.4 本章小结第20-23页
3 心音信号采集及预处理第23-39页
    3.1 心音信号采集及样本信息第23-24页
    3.2 心音信号去噪方法的改进第24-32页
        3.2.1 常用去噪方法简介第24-25页
        3.2.2 基于CEEMD的心音信号小波包去噪算法第25-30页
        3.2.3 心音去噪结果与讨论第30-32页
    3.3 心音信号自动分段第32-37页
        3.3.1 HHT联合香农能量提取心音信号包络第33-35页
        3.3.2 心音信号阈值分段第35-37页
    3.4 本章小结第37-39页
4 心音特征提取及分析第39-53页
    4.1 时域特征提取及分析第39-41页
        4.1.1 心脏储备概念第39-40页
        4.1.2 心脏储备指标提取及结果分析第40-41页
    4.2 能量特征提取及分析第41-48页
        4.2.1 频域能量分布特征第41-46页
        4.2.2 心脏能量效率指标第46-48页
    4.3 心音复杂度特征提取及分析第48-51页
        4.3.1 样本熵基本理论第48-49页
        4.3.2 心音样本熵提取及分析第49-51页
    4.4 本章小结第51-53页
5 基于心音信号的心力衰竭诊断第53-63页
    5.1 诊断指标第53-55页
        5.1.1 特征参数筛选原则第53-54页
        5.1.2 主成分分析法降维第54-55页
    5.2 诊断方法第55-59页
        5.2.1 选择二分类支持向量机第55-58页
        5.2.2 核函数的选择第58-59页
        5.2.3 核函数参数δ和惩罚因子C的选取第59页
    5.3 结果讨论第59-62页
        5.3.1 心音分类识别结果第59-61页
        5.3.2 主成分个数对心音分类的影响第61页
        5.3.3 不同分类器对心音分类效果的影响第61-62页
    5.4 本章小结第62-63页
6 总结与展望第63-65页
    6.1 总结第63页
    6.2 展望第63-65页
致谢第65-67页
参考文献第67-73页
附录第73页
    A.作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第73页
    B.作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目第73页
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