【摘 要】
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针对心电信号中的室性早搏心拍检测问题,使用经验小波变换(EWT)实现心电信号的自适应分解。根据心电信号时频能量变化特征,提出了一种低复杂度的频域累积能量特征计算方法,并分析
【基金项目】
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江苏省自然科学基金(BK20151293),该项目为江苏省品牌示范高职院校重点建设项目
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针对心电信号中的室性早搏心拍检测问题,使用经验小波变换(EWT)实现心电信号的自适应分解。根据心电信号时频能量变化特征,提出了一种低复杂度的频域累积能量特征计算方法,并分析了室性早搏与正常心电信号的特征差异性。最后利用反向传播神经网络在MIT-BIH心电数据库上进行心拍样本训练与识别测试。结果表明基于EWT的特征提取避免了传统时域特征提取中的QRS波群检测过程,降低了其它干扰因素对诊断结果的影响,具有较高的分类精度与良好的鲁棒性,总体敏感度与总体阳性检测率分别达到96.55%和97.73%。
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