【摘 要】
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为实现室性早搏的自动判别,提出一种基于多模板匹配的自适应识别算法。采用滤波提高数据信噪比,利用样本数据通过特定的自学习机制建立模板库,设计模板的压缩算法实现待测心
【机 构】
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清华大学深圳研究生院嵌入式系统与技术实验室
【基金项目】
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湖南省科技重大专项基金项目(2007FJ1004)
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为实现室性早搏的自动判别,提出一种基于多模板匹配的自适应识别算法。采用滤波提高数据信噪比,利用样本数据通过特定的自学习机制建立模板库,设计模板的压缩算法实现待测心搏与模板心搏宽度的对齐,采用模板队列匹配和模板库匹配相结合的匹配策略,设计自适应更新规则实时优化队列与库的结构,利用相关系数检测室早。使用MIT-BIH数据库进行测试,达到99.39%的灵敏度和98.79%的特异度。
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