數(shù)據(jù)表明世界上心臟方面的疾病和死亡率居高不下,是威脅人生健康的首要原因之一。心臟的電、磁信號(hào)是對(duì)人體心臟的肌細(xì)胞在體表呈現(xiàn)周期性電生理活動(dòng)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),其富含海量信息,是研究人類(lèi)心臟機(jī)理內(nèi)在生理狀況的重要信號(hào),也是診斷或評(píng)價(jià)心臟疾病的指標(biāo),因此圍繞心臟電、磁信號(hào)的研究與分析一直是國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)。電生理信號(hào)表現(xiàn)的十分復(fù)雜,它們彼此之間互相影響,從嚴(yán)格的數(shù)學(xué)定義上研究來(lái)看這一類(lèi)信號(hào)表現(xiàn)出的是非周期的非平穩(wěn)的隨機(jī)過(guò)程,但是如果我們從器官的自身生理功能來(lái)考慮,這一類(lèi)信號(hào)則顯現(xiàn)出較為明顯的周期性。對(duì)測(cè)量獲得的電生理信號(hào)進(jìn)行合理、有效的信息特征提取和、分析甚至發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè),有利于對(duì)人體的內(nèi)在生理信息做出更加全面精準(zhǔn)的判斷。考慮到概周期電生理信號(hào)的周期復(fù)現(xiàn)性,本文研究了用預(yù)測(cè)方法來(lái)對(duì)實(shí)測(cè)電生理信號(hào)的變化趨勢(shì)進(jìn)行研究。采用預(yù)測(cè)的手段是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘中用途最為廣泛的方法,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)的過(guò)程是通過(guò)分析過(guò)往數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上來(lái)估計(jì)未來(lái)的數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)可以作為一種參考為實(shí)際應(yīng)用提供幫助,隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái),越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始重視對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)方法及其應(yīng)用的研究。本文基于電生理信號(hào)概周期的特點(diǎn),以典型概周期電生理信號(hào):... 

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 馬爾科夫鏈在自然災(zāi)害上的應(yīng)用
        1.2.2 馬爾科夫鏈在算法中的應(yīng)用
        1.2.3 馬爾科夫鏈在聚類(lèi)中的應(yīng)用
        1.2.4 馬爾科夫鏈在電力系統(tǒng)中的應(yīng)用
    1.3 論文結(jié)構(gòu)與主要工作
        1.3.1 論文的主要內(nèi)容
        1.3.2 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 馬爾科夫預(yù)測(cè)的基本理論
    2.1 馬爾科夫鏈的基本概念和性質(zhì)
    2.2 馬爾科夫鏈中狀態(tài)分類(lèi)
        2.2.1 到達(dá)和相通
        2.2.2 狀態(tài)空間的分解
        2.2.3 常返態(tài)和非常返態(tài)
    2.3 極限概率與平穩(wěn)分布
    2.4 馬氏性檢驗(yàn)
    2.5 馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)方法
        2.5.1 基于絕對(duì)分布的馬爾科夫預(yù)測(cè)法
        2.5.2 疊加馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)法
        2.5.3 加權(quán)馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)法
        2.5.4 三種方法的比較
    2.6 狀態(tài)空間的分類(lèi)(指標(biāo)值)方法
        2.6.1 樣本均值均方差劃分法
        2.6.2 有序聚類(lèi)法
    2.7 本章小結(jié)
第三章 概周期心電信號(hào)時(shí)間序列上預(yù)測(cè)的研究
    3.1 心電信號(hào)
    3.2 指數(shù)權(quán)馬爾科夫預(yù)測(cè)
        3.2.1 指數(shù)權(quán)馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)的思路
        3.2.2 指數(shù)權(quán)馬爾科夫預(yù)測(cè)的基本步驟
    3.3 兩種狀態(tài)劃分方法的加權(quán)馬爾科夫預(yù)測(cè)法應(yīng)用
        3.3.1 按照樣本均值均方差進(jìn)行狀態(tài)劃分的預(yù)測(cè)法
        3.3.2 按照有序聚類(lèi)法進(jìn)行狀態(tài)劃分的預(yù)測(cè)法
    3.4 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 概周期心磁信號(hào)在空間序列上預(yù)測(cè)的研究
    4.1 心磁信號(hào)
    4.2 空間位置心磁信號(hào)的加權(quán)馬爾科夫模型
        4.2.1 預(yù)測(cè)基本思想
        4.2.2 預(yù)測(cè)基本步驟
    4.3 案例分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 研究成果總結(jié)
    5.2 論文研究不足與展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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