【摘 要】
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我们基于心电图特征提取与神经网络分类，提出了一种模拟现实的心电图分类方法，首先应用改进的心电图射线拟合理论，得到心电图多导联的特征；并根据心电图疾病分析的原理与实际诊断
【机 构】
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四川师范大学数学与软件科学学院,成都理工大学信息管理学院
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我们基于心电图特征提取与神经网络分类，提出了一种模拟现实的心电图分类方法，首先应用改进的心电图射线拟合理论，得到心电图多导联的特征；并根据心电图疾病分析的原理与实际诊断的特点，得到一个能对多导联心电图数据疾病类型进行分类的神经网络，为心电图自动分析提出了一个新的思路。经MIT-BIH心电数据库部分波形试验证明，该方法具有较高准确率，对学习过的波形分类正确率为100％，未学习过的78．2％。
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