【摘 要】
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动态心电图(DCG Dynamic Electrcardiograph)是心电信息学的重要组成部分,也是心血管疾病诊断领域中的重要监测手段,广泛应用于临床诊断及科研.在计算机分析大量动态心电信号
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动态心电图(DCG Dynamic Electrcardiograph)是心电信息学的重要组成部分,也是心血管疾病诊断领域中的重要监测手段,广泛应用于临床诊断及科研.在计算机分析大量动态心电信号前,需要先自动地把每一心跳信号识别出来,然后才能对心电图进行各种医学上的测量、分类和诊断.由于实时采集的心电信号中含有许多噪音,因而给软件分析带来了很大的困难.该文主要提出了一种在强烈干扰环境下提高识别心跳信号准确率的方法,同时建立了一个可以有效区分心跳信号和噪音的特征空间.模式识别和数字信号处理是该文的理论基础,其中数字信号处理中的小波变换是该文研究和抽取心跳信号特征的重要变换工具.该文最后用数字图像处理的直方图均值化方法,依照所抽取的心跳信号特征对心跳信号作了简单自动分类,以观察所抽取特征对心跳信号分类的有效性.
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