【摘 要】
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人体的生理信号(主要指心电信号 ECG)受运动情景的影响极大。在对人体生理信号进行分析时忽略运动因素,将会导致许多误判,使得处理结果的精度和置信度大打折扣,对于疾病
【机 构】
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北京科技大学自动化学院 北京市,100083
【出 处】
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第五届全国可穿戴计算学术会议暨2015可穿戴与医学变革研讨会
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人体的生理信号(主要指心电信号 ECG)受运动情景的影响极大。在对人体生理信号进行分析时忽略运动因素,将会导致许多误判,使得处理结果的精度和置信度大打折扣,对于疾病的分析和诊断同样缺乏说服力。本文从运动情景下的ECG 信号中提取特征,对基于运动情景的ECG 分析方法和异常检测方法进行了深入研究。针对不同运动类别下的ECG 信号,结合超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法,提出基于生理信号和运动强度的融合ELM 分类方法,实现心率分析和异常检测。
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