【摘 要】
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随着社会的进步和发展，人们生活方式的不断改善和人口老龄化日益明显。心血管疾病的有效和准确的防治已成为当今社会需要解决的重要问题。移动式心电监护可以对病患进行长程实时的监护，对防治心血管疾病有着积极的意义。心电监护中的关键问题是如何有效且准确地对心电信号进行分类。ECG信号分类算法可以对ECG信号进行处理和分析，完成对心脏疾病自动诊断的过程，在预防心血管疾病方面有着重大作用，设计并实现更精确，有效的
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随着社会的进步和发展，人们生活方式的不断改善和人口老龄化日益明显。心血管疾病的有效和准确的防治已成为当今社会需要解决的重要问题。移动式心电监护可以对病患进行长程实时的监护，对防治心血管疾病有着积极的意义。心电监护中的关键问题是如何有效且准确地对心电信号进行分类。ECG信号分类算法可以对ECG信号进行处理和分析，完成对心脏疾病自动诊断的过程，在预防心血管疾病方面有着重大作用，设计并实现更精确，有效的心电信号分类算法具有重要意义。因此，本文结合BP神经网络算法和PanTompkins算法，给出了一种基于BP神经网络的心电信号自动识别分类算法。在该算法的基础上展开了移动式心电监护预警系统的研究，设计一种基于BP神经网络的移动心电监护预警系统。
本文首先介绍了心电信号分类的研究背景和意义，以及心电信号检测和分类预警算法的研究现状。然后介绍了BP神经网络的基本原理和BP神经网络在心电信号识别与分类中的应用现状。该算法使用MIT-BIH国际标准ECG数据作为数据源，并首先使用PanTompkins算法检测ECG信号。通过预处理之后进行特征提取，获取特征参数，然后作为输入样本输入到本文设计的含有两层隐含层的BP神经网络分类模型，进行实验。实验结果表明，该算法针对房早和室早的自动识别分类准确率达到了93.33%，具有参考意义，可应用到实践中。最后本文提出了一种移动心电监护预警系统的设计思路，完成了前端硬件采集模块，网络通讯模块，移动客户端软件的设计与实现，所设计的功能均能实现，为其他ECG信号分类及其应用研究提供了借鉴作用。
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