基于小波变换的动态心电图波形特征聚类研究

摘要：

研究了动态心电图(Holter)中的心电波形聚类,找到了占据大部分心电波形的基本波形.以二次样条小波变换(WT)方法检测Holter中的R波,从而确定完整心动周期的波形.同时根据WT找到心电波形中极值点及其相关斜率,利用自组织映射(SOM)神经网络进行心电波形的聚类,完成特征提取.通过实验表明,Holter的R波检测率达到99.5%,相对于基于人工神经网络、线性滤波器等方法要好;24 h的Holter中所包含的106次心电基本波形的识别率达到91.4%,达到了将心电数据分析量降为5～10 %的目的.

关键词：小波变换(WT)、心电波形检测、自组织映射()SOM神经网络、特征提取

所属期刊栏目：18

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：教育部科学技术研究重点项目02038;天津市自然科学基金02361911;天津市教委资助项目20030621;天津市科技攻关计划重点科技攻关专项资助项目05YFGZGX24000

在线出版日期：2007-07-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：475-477