基于小波变换的动态心电图波形特征聚类研究
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TP391

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教育部科学技术研究重点项目 , 天津市自然科学基金 , 天津市教委资助项目 , 天津市科技攻关计划重点科技攻关专项资助项目


Study of Dynamic Electrocardiogram Waveform Features Clustering by Wavelet Transform
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    研究了动态心电图(Holter)中的心电波形聚类,找到了占据大部分心电波形的基本波形.以二次样条小波变换(WT)方法检测Holter中的R波,从而确定完整心动周期的波形.同时根据WT找到心电波形中极值点及其相关斜率,利用自组织映射(SOM)神经网络进行心电波形的聚类,完成特征提取.通过实验表明,Holter的R波检测率达到99.5%,相对于基于人工神经网络、线性滤波器等方法要好;24 h的Holter中所包含的106次心电基本波形的识别率达到91.4%,达到了将心电数据分析量降为5~10 %的目的.

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引用本文

郑刚,黄亚楼,王鹏涛.基于小波变换的动态心电图波形特征聚类研究[J].光电子激光,2007,(4):475~477

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  • 最后修改日期:2006-12-27
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