發(fā)布時間：2018-03-04 19:53

  本文選題：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)　切入點：零相位巴特沃斯　出處：《計算機(jī)仿真》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：心電圖ST段是心電圖診斷中一項重要指標(biāo),ST段具體形態(tài)的識別對心血管疾病診斷意義重大。針對心電圖ST段形態(tài)的多樣性,傳統(tǒng)時域方法對具體形態(tài)識別顯得不足,心電信號是微弱信號,易受到低頻和工頻信號的干擾,有效地濾除基線漂移和工頻干擾為ST段準(zhǔn)確識別提供保證。通過零相位巴特沃斯有效濾除基線漂移和工頻干擾,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與時域分析相結(jié)合的方法實現(xiàn)ST段多種形態(tài)的快速識別,減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出層的形態(tài)分類,能夠準(zhǔn)確識別出ST段形態(tài),實驗結(jié)果滿意,為心電圖ST段診斷提供了依據(jù)。
[Abstract]:St segment recognition is an important index in ECG diagnosis. The recognition of St segment shape is of great significance to the diagnosis of cardiovascular disease. In view of the diversity of St segment morphology, the traditional time domain method is insufficient for specific shape recognition. ECG signal is a weak signal, which is easily interfered by low frequency and power frequency signals. The baseline drift and power frequency interference can be effectively filtered out to ensure the accurate identification of St segment, and the baseline drift and power frequency interference can be effectively filtered by zero phase Butterworth. The method of combining neural network with time domain analysis is used to realize the fast recognition of St segment multi-shape, and to reduce the morphological classification of the output layer of neural network, and the St segment shape can be accurately identified. The experimental results are satisfactory. It provides basis for St segment diagnosis of ECG.
【作者單位】： 天津工業(yè)大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;
【分類號】：TN911.7;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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1 曾U喺，

本文編號：1567061