【摘 要】
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目的：基于心电信号波形特点，运用模糊隶属度与支持向量机技术，探索实现心律失常自动分类的方法。方法：对MIT．BIH心律失常标准数据库的心电信号预处理，识别并定位QRS波；以QRS波为核心
【机 构】
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蚌埠医学院计算机教研室,安徽省蚌埠市第二人民医院心内科
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目的：基于心电信号波形特点，运用模糊隶属度与支持向量机技术，探索实现心律失常自动分类的方法。方法：对MIT．BIH心律失常标准数据库的心电信号预处理，识别并定位QRS波；以QRS波为核心，利用心电信号波形相似性进行心电信号聚类；心电信号提取特征参数并模糊化，构建心律失常特征参数集；利用支持向量机技术建立心律失常分类器。结果：通过MIT-BIH心律失常标准数据库检验分类效果，总体准确率达到97．2％。结论：对MIT-BIH心律失常标准数据库的。0电信号具有较高的分类准确率和较好的实用性。
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