基于改进的马尔科夫模型在概周期电生理信号预测的研究
发布时间：2022-07-04 21:28
数据表明世界上心脏方面的疾病和死亡率居高不下,是威胁人生健康的首要原因之一。心脏的电、磁信号是对人体心脏的肌细胞在体表呈现周期性电生理活动的实测数据,其富含海量信息,是研究人类心脏机理内在生理状况的重要信号,也是诊断或评价心脏疾病的指标,因此围绕心脏电、磁信号的研究与分析一直是国内外研究的热点。电生理信号表现的十分复杂,它们彼此之间互相影响,从严格的数学定义上研究来看这一类信号表现出的是非周期的非平稳的随机过程,但是如果我们从器官的自身生理功能来考虑,这一类信号则显现出较为明显的周期性。对测量获得的电生理信号进行合理、有效的信息特征提取和、分析甚至发展趋势进行预测,有利于对人体的内在生理信息做出更加全面精准的判断。考虑到概周期电生理信号的周期复现性,本文研究了用预测方法来对实测电生理信号的变化趋势进行研究。采用预测的手段是进行数据挖掘中用途最为广泛的方法,对数据进行预测的过程是通过分析过往数据的基础上来估计未来的数据。预测可以作为一种参考为实际应用提供帮助,随着大数据时代的到来,越来越多的学者开始重视对数据预测方法及其应用的研究。本文基于电生理信号概周期的特点,以典型概周期电生理信号:...
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 马尔科夫链在自然灾害上的应用
1.2.2 马尔科夫链在算法中的应用
1.2.3 马尔科夫链在聚类中的应用
1.2.4 马尔科夫链在电力系统中的应用
1.3 论文结构与主要工作
1.3.1 论文的主要内容
1.3.2 论文的创新点
第二章 马尔科夫预测的基本理论
2.1 马尔科夫链的基本概念和性质
2.2 马尔科夫链中状态分类
2.2.1 到达和相通
2.2.2 状态空间的分解
2.2.3 常返态和非常返态
2.3 极限概率与平稳分布
2.4 马氏性检验
2.5 马尔科夫链预测方法
2.5.1 基于绝对分布的马尔科夫预测法
2.5.2 叠加马尔科夫链预测法
2.5.3 加权马尔科夫链预测法
2.5.4 三种方法的比较
2.6 状态空间的分类(指标值)方法
2.6.1 样本均值均方差划分法
2.6.2 有序聚类法
2.7 本章小结
第三章 概周期心电信号时间序列上预测的研究
3.1 心电信号
3.2 指数权马尔科夫预测
3.2.1 指数权马尔科夫链预测的思路
3.2.2 指数权马尔科夫预测的基本步骤
3.3 两种状态划分方法的加权马尔科夫预测法应用
3.3.1 按照样本均值均方差进行状态划分的预测法
3.3.2 按照有序聚类法进行状态划分的预测法
3.4 结果分析
3.5 本章小结
第四章 概周期心磁信号在空间序列上预测的研究
4.1 心磁信号
4.2 空间位置心磁信号的加权马尔科夫模型
4.2.1 预测基本思想
4.2.2 预测基本步骤
4.3 案例分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 研究成果总结
5.2 论文研究不足与展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]加权马氏链模型在概周期心磁信号中的研究[J]. 陈波,何金浩,杨帆,黄凯成,朱坤. 电子测量与仪器学报. 2019(09)
[2]论网络安全中计算机信息管理技术的应用[J]. 吴文臣,付英明. 电脑迷. 2018(07)
[3]含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法[J]. 肖浩,裴玮,孔力. 电工技术学报. 2017(S2)
[4]基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测[J]. 王鑫,吴际,刘超,杨海燕,杜艳丽,牛文生. 北京航空航天大学学报. 2018(04)
[5]基于最优分割法的含DG配电网动态无功优化[J]. 季玉琦,耿光飞,温渤婴,李秀磊,陆凌芝,魏子睿. 电网技术. 2017(08)
[6]基于面板数据有序聚类的主动配电网规划场景降维技术[J]. 刘洁颖,刘俊勇,黄媛,刘友波,高红均,庄丹,马铁丰. 电网技术. 2017(04)
[7]大气压交流滑动弧的放电特性[J]. 何立明,陈一,刘兴建,吴勇,刘鹏飞,张一汉. 高电压技术. 2016(06)
[8]一种具有相依关系的二维云推理方法及其在预测中的应用[J]. 刘德浩,王倩. 计算机科学. 2016(S1)
[9]基于域变换和灰色预测的光栅信号软细分方法[J]. 冯济琴,刘浩,陈自然,郑方燕. 仪器仪表学报. 2016(02)
[10]动电测井实验研究Ⅱ:伴随动电场和界面动电场[J]. 王军,关威,胡恒山,Zhenya Zhu. 地球物理学报. 2016(01)
本文编号：3655956
【文章页数】：61 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外研究现状
1.2.1 马尔科夫链在自然灾害上的应用
1.2.2 马尔科夫链在算法中的应用
1.2.3 马尔科夫链在聚类中的应用
1.2.4 马尔科夫链在电力系统中的应用
1.3 论文结构与主要工作
1.3.1 论文的主要内容
1.3.2 论文的创新点
第二章 马尔科夫预测的基本理论
2.1 马尔科夫链的基本概念和性质
2.2 马尔科夫链中状态分类
2.2.1 到达和相通
2.2.2 状态空间的分解
2.2.3 常返态和非常返态
2.3 极限概率与平稳分布
2.4 马氏性检验
2.5 马尔科夫链预测方法
2.5.1 基于绝对分布的马尔科夫预测法
2.5.2 叠加马尔科夫链预测法
2.5.3 加权马尔科夫链预测法
2.5.4 三种方法的比较
2.6 状态空间的分类(指标值)方法
2.6.1 样本均值均方差划分法
2.6.2 有序聚类法
2.7 本章小结
第三章 概周期心电信号时间序列上预测的研究
3.1 心电信号
3.2 指数权马尔科夫预测
3.2.1 指数权马尔科夫链预测的思路
3.2.2 指数权马尔科夫预测的基本步骤
3.3 两种状态划分方法的加权马尔科夫预测法应用
3.3.1 按照样本均值均方差进行状态划分的预测法
3.3.2 按照有序聚类法进行状态划分的预测法
3.4 结果分析
3.5 本章小结
第四章 概周期心磁信号在空间序列上预测的研究
4.1 心磁信号
4.2 空间位置心磁信号的加权马尔科夫模型
4.2.1 预测基本思想
4.2.2 预测基本步骤
4.3 案例分析
4.4 本章小结
第五章 总结与展望
5.1 研究成果总结
5.2 论文研究不足与展望
参考文献
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况
【参考文献】：
期刊论文
[1]加权马氏链模型在概周期心磁信号中的研究[J]. 陈波,何金浩,杨帆,黄凯成,朱坤. 电子测量与仪器学报. 2019(09)
[2]论网络安全中计算机信息管理技术的应用[J]. 吴文臣,付英明. 电脑迷. 2018(07)
[3]含大规模电动汽车接入的主动配电网多目标优化调度方法[J]. 肖浩,裴玮,孔力. 电工技术学报. 2017(S2)
[4]基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测[J]. 王鑫,吴际,刘超,杨海燕,杜艳丽,牛文生. 北京航空航天大学学报. 2018(04)
[5]基于最优分割法的含DG配电网动态无功优化[J]. 季玉琦,耿光飞,温渤婴,李秀磊,陆凌芝,魏子睿. 电网技术. 2017(08)
[6]基于面板数据有序聚类的主动配电网规划场景降维技术[J]. 刘洁颖,刘俊勇,黄媛,刘友波,高红均,庄丹,马铁丰. 电网技术. 2017(04)
[7]大气压交流滑动弧的放电特性[J]. 何立明,陈一,刘兴建,吴勇,刘鹏飞,张一汉. 高电压技术. 2016(06)
[8]一种具有相依关系的二维云推理方法及其在预测中的应用[J]. 刘德浩,王倩. 计算机科学. 2016(S1)
[9]基于域变换和灰色预测的光栅信号软细分方法[J]. 冯济琴,刘浩,陈自然,郑方燕. 仪器仪表学报. 2016(02)
[10]动电测井实验研究Ⅱ:伴随动电场和界面动电场[J]. 王军,关威,胡恒山,Zhenya Zhu. 地球物理学报. 2016(01)
本文编号：3655956
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