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摘要:
本研究提出一种基于增量高斯混合模型算法的心电分类方式。与其相对应的分为三个阶段:第一阶段,基于小波分解对心电信号进行预处理,以消除基线漂移(0.15~0.3 Hz)和背景噪声;第二阶段,首先基于短时修正希尔伯特变换(STMHT)定位R峰,然后自动确定QRS波进而提取心电特征参数;第三阶段提出一种无监督式增量高斯混合模型算法实现心电信号分类。本研究结果在MIT-BIH心律失常数据库中对48组心电数据进行分类比较,其准确率达93.31%。
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文献信息
篇名 基于增量高斯混合模型的心电分类研究
来源期刊 建模与仿真 学科 工学
关键词 增量高斯混合模型 小波变换 心电信号 STMHT算法 R峰定位
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 105-115
页数 11页 分类号 TP3
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 孙树平 11 2 1.0 1.0
2 张弼强 12 0 0.0 0.0
3 刘保进 4 0 0.0 0.0
4 杜小玉 2 0 0.0 0.0
5 陈豪 4 0 0.0 0.0
6 刘叶芬 1 0 0.0 0.0
7 吴越 2 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
增量高斯混合模型
小波变换
心电信号
STMHT算法
R峰定位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
建模与仿真
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2324-8696
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