基于支持向量机的心律失常识别方法

• 作者: 张跃 杨煦
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 Zernike矩 模板形状匹配 心拍建模 心律失常
• 年，卷（期）: 2007,（18）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 4442-4445
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 4035字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7024.2007.18.039

摘要

心律失常判别是心电数据处理的重要研究方向.提出一种基于支持向量机的心律失常判别方法来实现心律失常识别.根据临床诊断标准、结合计算机图像处理方法,提取心律参数特征和QRS复波形状特征,然后使用支持向量机对其进行分类,用MIT-BIH数据库对识别结果进行判断,并根据统计结果对该方法做出评价.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张跃	清华大学深圳研究生院嵌入式系统与技术实验室	71	1679	21.0	39.0
2	杨煦	清华大学深圳研究生院嵌入式系统与技术实验室	1	14	1.0	1.0