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本文把支持向量机用于房性早搏的分类识别。根据房性早搏的特点,提取出心率和小波域能量两类共十维的特征值进行检测。利用MIT-BIH心律失常数据库信号进行实验,达到较高的识别率。结果表明该方法较适于房性早搏信号的分类识别。
支持向量机在房性早搏分类中的应用
【摘 要】
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本文把支持向量机用于房性早搏的分类识别。根据房性早搏的特点,提取出心率和小波域能量两类共十维的特征值进行检测。利用MIT-BIH心律失常数据库信号进行实验,达到较高的识别率。结果表明该方法较适于房性早搏信号的分类识别。
【机 构】
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云南大学信息学院 昆明 650091
【出 处】
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2007年首届仪表、自动化与先进集成技术大会
【发表日期】
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2007年8期
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