【摘 要】
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为了给医生在心血管疾病诊断方面提供更精确的参考依据, 提高心血管疾病诊断效率, 提出了一种基于PCA-SVM模式分类的心电信号分析方法.通过对麻省理工心率失常数据库中8类心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC0804401);江苏省产学研联合创新项目(BY2014033);徐州医科大学校课题(2015SK01)
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为了给医生在心血管疾病诊断方面提供更精确的参考依据, 提高心血管疾病诊断效率, 提出了一种基于PCA-SVM模式分类的心电信号分析方法.通过对麻省理工心率失常数据库中8类心搏心电数据分别运用支持向量机以及PCA-SVM模式分类方法进行分析处理, 比较最终的分类准确率.发现当支持向量机选择线性核函数时, SVM的分类准确率为97.812 5%, PCA-SVM的分类准确率为99.0625%, PCA-SVM相对于SVM的分类准确率更高, 能够满足心血管疾病临床诊断需求.
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