文档介绍：葶震印箢天学生命特征信号分类若干方法的研究与应用届硕士研究生学位论文专业::学号:院华东师范大学届硕士研究生学位论文生命特征信号分类若干方法的研究与应用
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本人签名幽绥在华东师范大学攻读碰/博士牍囱学位期间,在导师的指导下进行的研究工作日期:刻阹月易日华东师范大学学位论文原创性声明华东师范大学学位论文著作权使用声明加,阹月多乡日训¨郑重声明:本人呈交的学位论文《生命特征信号分类若干方法的研究与应用》,是及取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其他个人已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中作了明确说明并表示谢意。作者签名:《生命特征信号分类若干方法的研究与应用》系本人在华东师范大学攻读学位期间在导师指导下完成的砜壬/博士牍囱学位论文,本论文的研究成果归华东师范大学所有。本人同意华东师范大学根据相关规定保留和使用此学位论文,并向主管部门和相关机构如国家图书馆、中信所和“知网”送交学位论文的印刷版和电子版;允许学位论文进入华东师范大学图书馆及数据库被查阅、借阅;同意学校将学位论文加入全国博士、硕士学位论文共建单位数据库进行检索,将学位论文的标题和摘要汇编出版,采用影印、缩印或者其它方式合理复制学位论文。“内部”或“涉密”学位论文,于日解密,解密后适用上述授权。ⅰ槐C埽视蒙鲜鍪谌ā导师签名木“涉密”学位论文应是已经华东师范大学学位评定委员会办公室或保密委员会审定过的学位论文韪交衽摹痘6Ψ洞笱а芯可昵胙宦畚摹吧婷堋鄙笈怼贩轿有效淳鲜霾棵派蠖ǖ难宦畚木9ǹQ宦畚摹4松骼覆惶钚吹模衔公开学位论文,,华东师范大学届硕士研究生学位论文
滥硕士学位论文答辩委员会成员名单姓名职称单位备注研究员软件学院琚小明华东师范大学朱明华主席曹桂涛副教授华东师范大学届硕士研究生学位论文生命特征信号分类若干方法的研究与应用
摘要关键词:心电图;特征识别;分类;独立成分分析法;支持向量机。面对心电图的计算机辅助诊断问题,本文首先主要介绍了四种分类模型,即改进的独立成分分析法和支持向量机模型、线性预测和主成分分析模型、基于专家系统的可信度模型、隐马尔可夫模型,采用数据库,针对心电图数据的特殊性质对这些模型进行了实验或改进,并分别讨论和分析了各种算法的优随后,讨论了实际的十二导联心电图数据,以实际应用为最终目标,提出了多种改进思路。通过分析讨论,最终选择了改进的独立成分分析法和支持向量机模型作为移植的重点,尝试了诸如特征选择、特征融合的一些方法,获得了有价值的结果。当然,本文的工作对应用而言只是阶段性的,移植、反馈、改进等工作需要不断进行,才可能最终满足实际需要。点及缺陷。华东师范大学届硕士研究生学位论文生命特征信号分类若干方法的研究与应用