心血管疾病是目前發(fā)病率及死亡率最高的疾病之一,心電圖(ECG)檢查是診斷心血管疾病的一種重要的手段。通過(guò)心電圖自動(dòng)分析能夠有效的預(yù)防心血管疾病,減少意外情況的發(fā)生。心電圖分析的主要工作是心電波形的識(shí)別和分類。目前的心電信號(hào)分類方法主要有特征提取法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、模板匹配法、模糊分類法以及句法分析算法等。本文主要介紹了一種特征提取和模板匹配算法相結(jié)合的心電信號(hào)分類算法。算法原理是根據(jù)正常波形和異常波形形態(tài)學(xué)特點(diǎn),并結(jié)合波形的RR間期和QRS波寬度等特征量進(jìn)行心電信號(hào)分類。算法的目的是從長(zhǎng)時(shí)間的心電數(shù)據(jù)中識(shí)別室性早搏(PVC)和室上性早搏(SPVC)兩種常見(jiàn)的心律失常類型并做統(tǒng)計(jì)分析。本文詳細(xì)描述了特征匹配分類算法的實(shí)現(xiàn)流程,包括信號(hào)預(yù)處理、QRS復(fù)波檢測(cè)、模板匹配分析等過(guò)程。本文選取MIT-BIH標(biāo)準(zhǔn)心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行算法的效果驗(yàn)證,獲得了比較理想的分類精度。本文最后將心電信號(hào)的特征匹配算法應(yīng)用于基于動(dòng)力特征和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣鞯姆诸愌芯�。詳�?xì)介紹了特征匹配算法的分類實(shí)現(xiàn)過(guò)程,并與單一的特征提取算法進(jìn)行比較。采用數(shù)據(jù)庫(kù)檢測(cè)兩種算法的性能,得到了比較理想的結(jié)果,同時(shí)也分析了算法的不足之處。利用...

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【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1正常心電圖波形

電預(yù)備知識(shí)介紹常心電圖圖呈現(xiàn)周期變化，是由一系列相同的“波組”構(gòu)成的，正常心電示：

本文編號(hào)：3904353