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基于改進(jìn)的馬爾科夫模型在概周期電生理信號預(yù)測的研究

發(fā)布時間:2022-07-04 21:28
  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、磁信號是對人體心臟的肌細(xì)胞在體表呈現(xiàn)周期性電生理活動的實測數(shù)據(jù),其富含海量信息,是研究人類心臟機理內(nèi)在生理狀況的重要信號,也是診斷或評價心臟疾病的指標(biāo),因此圍繞心臟電、磁信號的研究與分析一直是國內(nèi)外研究的熱點。電生理信號表現(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)定義上研究來看這一類信號表現(xiàn)出的是非周期的非平穩(wěn)的隨機過程,但是如果我們從器官的自身生理功能來考慮,這一類信號則顯現(xiàn)出較為明顯的周期性。對測量獲得的電生理信號進(jìn)行合理、有效的信息特征提取和、分析甚至發(fā)展趨勢進(jìn)行預(yù)測,有利于對人體的內(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的周期復(fù)現(xiàn)性,本文研究了用預(yù)測方法來對實測電生理信號的變化趨勢進(jìn)行研究。采用預(yù)測的手段是進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘中用途最為廣泛的方法,對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的過程是通過分析過往數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上來估計未來的數(shù)據(jù)。預(yù)測可以作為一種參考為實際應(yīng)用提供幫助,隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,越來越多的學(xué)者開始重視對數(shù)據(jù)預(yù)測方法及其應(yīng)用的研究。本文基于電生理信號概周期的特點,以典型概周期電生理信號:... 

【文章頁數(shù)】:61 頁

【學(xué)位級別】: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
第二章 馬爾科夫預(yù)測的基本理論
    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
        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
    2.5 馬爾科夫鏈預(yù)測方法
        2.5.1 基于絕對分布的馬爾科夫預(yù)測法
        2.5.2 疊加馬爾科夫鏈預(yù)測法
        2.5.3 加權(quán)馬爾科夫鏈預(yù)測法
        2.5.4 三種方法的比較
    2.6 狀態(tài)空間的分類(指標(biāo)值)方法
        2.6.1 樣本均值均方差劃分法
        2.6.2 有序聚類法
    2.7 本章小結(jié)
第三章 概周期心電信號時間序列上預(yù)測的研究
    3.1 心電信號
    3.2 指數(shù)權(quán)馬爾科夫預(yù)測
        3.2.1 指數(shù)權(quán)馬爾科夫鏈預(yù)測的思路
        3.2.2 指數(shù)權(quán)馬爾科夫預(yù)測的基本步驟
    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)測法
        3.3.2 按照有序聚類法進(jìn)行狀態(tài)劃分的預(yù)測法
    3.4 結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 概周期心磁信號在空間序列上預(yù)測的研究
    4.1 心磁信號
    4.2 空間位置心磁信號的加權(quán)馬爾科夫模型
        4.2.1 預(yù)測基本思想
        4.2.2 預(yù)測基本步驟
    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)活動及成果情況


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
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[2]論網(wǎng)絡(luò)安全中計算機信息管理技術(shù)的應(yīng)用[J]. 吳文臣,付英明.  電腦迷. 2018(07)
[3]含大規(guī)模電動汽車接入的主動配電網(wǎng)多目標(biāo)優(yōu)化調(diào)度方法[J]. 肖浩,裴瑋,孔力.  電工技術(shù)學(xué)報. 2017(S2)
[4]基于LSTM循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障時間序列預(yù)測[J]. 王鑫,吳際,劉超,楊海燕,杜艷麗,牛文生.  北京航空航天大學(xué)學(xué)報. 2018(04)
[5]基于最優(yōu)分割法的含DG配電網(wǎng)動態(tài)無功優(yōu)化[J]. 季玉琦,耿光飛,溫渤嬰,李秀磊,陸凌芝,魏子睿.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(08)
[6]基于面板數(shù)據(jù)有序聚類的主動配電網(wǎng)規(guī)劃場景降維技術(shù)[J]. 劉潔穎,劉俊勇,黃媛,劉友波,高紅均,莊丹,馬鐵豐.  電網(wǎng)技術(shù). 2017(04)
[7]大氣壓交流滑動弧的放電特性[J]. 何立明,陳一,劉興建,吳勇,劉鵬飛,張一漢.  高電壓技術(shù). 2016(06)
[8]一種具有相依關(guān)系的二維云推理方法及其在預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 劉德浩,王倩.  計算機科學(xué). 2016(S1)
[9]基于域變換和灰色預(yù)測的光柵信號軟細(xì)分方法[J]. 馮濟琴,劉浩,陳自然,鄭方燕.  儀器儀表學(xué)報. 2016(02)
[10]動電測井實驗研究Ⅱ:伴隨動電場和界面動電場[J]. 王軍,關(guān)威,胡恒山,Zhenya Zhu.  地球物理學(xué)報. 2016(01)



本文編號:3655956

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