本文關(guān)鍵詞： J波 支持向量機(SVM) 核函數(shù) 特征向量 變步長　出處：《計算機工程與應(yīng)用》2017年23期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：近期研究表明J波綜合征的某些類型成為惡性心律失常、心臟性猝死等疾病的高危預(yù)警新指標。但目前大多數(shù)的研究僅通過心電圖紙和臨床經(jīng)驗來判斷是否存在J波,不僅耗時較長,而且難免會存在誤判。從信號處理的角度出發(fā),提出了一種基于變步長思想的支持向量機(Support Vector Machine,SVM)方法來實現(xiàn)J波的自動檢測。利用變步長思想尋找最優(yōu)的核函數(shù)參數(shù)σ并完支持向量機的建模。實驗結(jié)果證明,所提的方法可以有效地檢測出J波,準確率為96.1%。
[Abstract]:Recent studies have shown that some types of J wave syndrome become malignant arrhythmias. A new high risk early warning indicator for sudden cardiac death and other diseases. However, most of the current research only based on electrocardiogram paper and clinical experience to determine the existence of J wave, not only takes a long time. From the point of view of signal processing, a support vector machine support Vector Machine based on variable step size is proposed. SVM (SVM) method is used to detect J wave automatically. The variable step size is used to find the best parameter 蟽 of kernel function and the modeling of support vector machine. The experimental results show that the proposed method can detect J wave effectively. The accuracy is 96. 1%.
【作者單位】： 太原理工大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項目(No.61371062) 山西省回國留學(xué)人員科研資助項目(No.2013-032) 山西省國際合作項目(No.2014081029-01)
【分類號】：R540.41;TP18
【正文快照】： 1引言波、低溫性J波等重大疾病,其統(tǒng)稱為J波綜合征[1-2,4]。J波,又稱Osborn波,在心電圖中呈現(xiàn)尖峰狀、駝峰相關(guān)研究表明,幅度超過0.1 m V同時伴有ST段變化的狀或頓挫狀,具體表現(xiàn)為QRS波結(jié)束與ST段連接處(JJ波也容易引發(fā)惡性心律失常、致命性心肌梗塞,甚至猝點)出現(xiàn)一個振幅大

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本文編號：1449199