基于形态学的心电信号特征提取和分类方法的研究

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心电图在医学和模式识别领域有着很重要的作用,使用计算机对心电信号进行自动诊断对于医学等领域有着很重要的意义。论文提出了一种以心电信号形态特征为基础,基于信号分段,结合三阶贝塞尔函数的特征提取方法和自组织神经网络的心电信号分类方法。论文分析了心电信号的形态特点,总结了国内外对于心电信号的模式识别使用的方法,在此基础上,研究了基于贝塞尔曲线的心电信号特征提取方法,并应用自组织神经网络对心电信号进行分类验证。结合使用MIT-BIH心电信号数据库的110000条数据进行模式识别和分类的验证。从实验结果来看,使用贝塞尔拟合函数可以达到很好的特征提取效果,结合自组织神经网络可以达到较好的分类效果。实验结果表明,本文提出的方法能够提高特征识别的有效性以及分类器的准确率。本文开发了心电信号诊断系统作为实验平台,各阶段算法均经过实验验证,具有-定的现实意义。
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