【摘 要】
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心脏疾病一直严重威胁着人们的生命,心电图广泛应用于心脏疾病诊断中。但是心电波形中的畸异波大大增加了计算机自动识别心电波形的难度和识别的准确性。本文提出了心电畸异
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心脏疾病一直严重威胁着人们的生命,心电图广泛应用于心脏疾病诊断中。但是心电波形中的畸异波大大增加了计算机自动识别心电波形的难度和识别的准确性。本文提出了心电畸异波智能识别的方法。方法将心电信号畸异波分为两大类：第一类畸异波和第二类畸异波,第一类畸异波包括工频干扰畸异波和动态基线漂移。对第一类畸异波我们采用降噪策略,以小波变换为核心,对工频干扰畸异波采用小波多尺度阈值去噪,将小波变换后得到的低尺度高频信号,根据其层次采用不同阈值处理；对于动态基线漂移,利用小波变换提取相应频带的高尺度近似信号,然后重构信号。对于第二类畸异波采用定位标识策略,使用了基于标准差的特征、基于信号奇异点的特征、基于ST段拟合误差的特征、基于FFT拟合误差和峰值点特征等5个特征值,实验结果证明该策略能够有效地检测出心电信号中的第二类畸异波片断。
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