【摘 要】
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针对传统心电分类模型实现复杂、适应性较差等问题,提出一种基于LKDP-FCM的异常心电特征分类方法。采用小波变换进行波形识别、周期分割和特征提取,应用逻辑判断(Logic)分割
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,特殊环境机器人技术四川省重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51475453),四川省科技项目(19MZGC0201)。
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针对传统心电分类模型实现复杂、适应性较差等问题,提出一种基于LKDP-FCM的异常心电特征分类方法。采用小波变换进行波形识别、周期分割和特征提取,应用逻辑判断(Logic)分割出大部分正常心拍,再由改进的模糊C均值(FuzzyC-means,FCM)算法实现异常心律的自动分类。该方法将K近邻优化的密度峰值(DensityPeak,DP)理论与模糊理论相结合,弥补FCM算法需要先验知识的不足,同时避免其选取聚类中心存在随机性的问题。对MIT-BIH心律失常数据库的心电数据进行仿真实验,结果表明,所提出的方法
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