【摘 要】
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该文通过对心电信号(ECG)的特征研究,及BP神经网络结构与学习特性的研究,给出了用BP神经网络对心电信号的模式识别的批训练(学习)方法.人们首先采用稳态-非稳态滤波器来处理
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该文通过对心电信号(ECG)的特征研究,及BP神经网络结构与学习特性的研究,给出了用BP神经网络对心电信号的模式识别的批训练(学习)方法.人们首先采用稳态-非稳态滤波器来处理掉ECG中的稳态分量,然后用神经网络白化滤波器来处理ECG信号,模拟其非线性与非稳态特性.人们让处理后的信号其通过一线性匹配滤波器来确定R波的位置,依此提取ECG波形,建立ECG模式库.人们从ECG模式库中随机地取出1000个波形(每个心电记录取100个波形,共10个心电模式)的作为初始模式?训练神经网络;再取2000个波形(每个心电记录取200个波形,共10个心电模式,包含前面用于训练的1000个波形)构成测试样本集,用来测试网络的性能.人们用MITDB数据验证,其平均识别率达到95.9％,比非批训练BP网络的平均识别率77.35％高出18.25个百分点.
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