【摘 要】
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心率失常作为最常见的心血管疾病,威胁着广大人民群众的身体健康。近年来,通过机器学习对心律失常进行诊断逐渐成为热点,然而,当前方法很难在准确率和效率之间取得平衡。为解
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心率失常作为最常见的心血管疾病,威胁着广大人民群众的身体健康。近年来,通过机器学习对心律失常进行诊断逐渐成为热点,然而,当前方法很难在准确率和效率之间取得平衡。为解决这一问题,本文从实用角度出发,提出了一种基于瞬时频率与功率谱熵组合特征的心律失常诊断方法,并使用MIT-BIH心律失常数据库中的心电图数据对该方法进行测试。本文采用Pan-Tompkins算法定位心拍位置以构成数据集,并利用小波分解对数据进行降噪,之后将瞬时频率与功率谱熵作为特征,使用支持向量机(SVM)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)
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