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10.3969/j.issn.1671-7104.2018.02.006

基于特征分类的便携式异常ECG信号分析仪器的设计与实现

引用
目的 对ECG信号进行实时采集和分析,利用模拟滤波器和信号放大器,构建心脏异常信号采集及分类系统. 方法 采用小波分析的ARM10E处理器,检测信号的形态和QRS波群复合波,基于Poincare支持向量机,从训练数据集中提取特征集,构建心脏疾病分类器,给出临床诊断分类模型.结果 该装置有效改善特征提取效果,提高总体分类的准确率,便于获取和诊断心脏疾病.结论 便携式ECG设备能够捕获异常信号的疑似波形,建立和评估高质量信号,减少患者的在线等待时间,利于早期诊断与识别心脏疾病.

特征分类、ECG信号、Poincare图

42

R318(医用一般科学)

蚌埠医学院科技发展项目BYKF1717

2018-05-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共4页

99-102

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中国医疗器械杂志

1671-7104

31-1319/R

42

2018,42(2)

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