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软件工程毕业论文提纲

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  软件工程毕业论文提纲1

  摘要 5-6

  Abstract 6

  目录 7-9

  第一章 绪论 9-15

  1.1 研究背景与意义 9-10

  1.2 国内外研究现状 10-12

  1.2.1 数据仓库技术国内外应用情况 10-11

  1.2.2 人口数据分析应用国内外现状 11-12

  1.3 本文主要研究内容 12-13

  1.3.1 研究目标 12

  1.3.2 研究内容 12-13

  1.4 本文组织结构 13-15

  第二章 关键技术分析 15-25

  2.1 人口数据分析 15-16

  2.1.1 人口数据分析特点 15-16

  2.1.2 人口数据分析内容 16

  2.2 数据仓库技术 16-20

  2.2.1 数据仓库概念 16-18

  2.2.2 数据仓库设计 18-20

  2.3 数据ETL技术 20-22

  2.3.1 ETL概念 20

  2.3.2 ETL设计 20-21

  2.3.3 ETL实现 21-22

  2.4 OLAP技术 22-23

  2.4.1 OLAP概念 22

  2.4.2 OLAP实现 22-23

  2.5 小结 23-25

  第三章 人口数据分析系统的设计与实现 25-65

  3.1 系统概念设计 25-29

  3.1.1 业务需求 25-26

  3.1.2 数据描述 26-27

  3.1.3 维度事实模型 27-29

  3.2 系统逻辑设计 29-40

  3.2.1 人口性别年龄民族分析主题 29-32

  3.2.2 人口婚姻状况文化程度分析主题 32-35

  3.2.3 人口姓氏分析主题 35-37

  3.2.4 人口姓名分析主题 37-38

  3.2.5 人口籍贯出生地分析主题 38-40

  3.3 系统实现 40-63

  3.3.1 物理设计 40-42

  3.3.2 ETL准备及规则 42-46

  3.3.3 ETL实现 46-57

  3.3.4 多维数据模型构建 57-63

  3.4 小结 63-65

  第四章 实际应用及验证 65-87

  4.1 应用背景 65

  4.2 应用展示 65-84

  4.2.1 OLAP操作 65-75

  4.2.2 报表展现 75-84

  4.3 效果分析 84-85

  4.4 小结 85-87

  第五章 结论与展望 87-91

  5.1 论文工作总结 87-88

  5.2 论文工作展望 88-91

  参考文献 91-93

  致谢 93-95

  个人简历、在学期间发表的论文与研究成果 95

  软件工程毕业论文提纲2

  摘要 5-6

  Abstract 6-7

  第1章 绪论 10-15

  1.1 研究目的及意义 10-11

  1.2 心电信号聚类识别系统 11-13

  1.2.1 心电聚类系统的构成 11-12

  1.2.2 心电聚类系统的研究现状 12-13

  1.3 主要研究内容 13-14

  1.4 本文结构安排 14-15

  第2章 心电波形的相关知识 15-19

  2.1 心电波形介绍 15-16

  2.1.1 心电波形产生的生理学基础 15

  2.1.2 心电图波形简介及临床意义 15-16

  2.2 常见病变心电图表现 16-18

  2.2.1 急性心肌梗死 16-17

  2.2.2 心房肥大 17

  2.2.3 心肌炎 17

  2.2.4 心房间隔缺损 17-18

  2.2.5 过早搏动 18

  2.3 本章小结 18-19

  第3章 心电信号的预处理 19-26

  3.1 心电信号的噪声影响 19-20

  3.2 心电滤波去噪 20-25

  3.2.1 小波理论基础 20-21

  3.2.2 小波滤波器 21-25

  3.3 本章小结 25-26

  第4章 心电波形的特征值提取 26-39

  4.1 引言 26

  4.2 心电特征提取 QRS 波 26-36

  4.2.1 典型的心电信号检测算法 26-27

  4.2.2 基于小波变换的 QRS 波检测 27-36

  4.3 P 波、T 波的检测 36-38

  4.3.1 基于小波变换的 P 波、T 波检测算法 36-37

  4.3.2 实验结果与讨论 37-38

  4.4 本章小结 38-39

  第5章 基于 K-means 的心电信号聚类研究 39-47

  5.1 心电信号特征提取与选择 39-40

  5.2 K-means 心电聚类算法 40-45

  5.2.1 传统 K-means 算法 40-41

  5.2.2 基于模拟退火算法的 K-means 聚类方法 41-42

  5.2.3 本文改进心电聚类方法 42-45

  5.3 结果与讨论 45-46

  5.4 本章小结 46-47

  结论 47-49

  参考文献 49-53

  攻读硕士学位期间所发表的学术论文 53-54

  致谢 54

  

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