【摘 要】
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针对心冲击描记(BCG)信号中心跳波形缺乏确定模型且受多种因素影响的特点,提出了基于自学习的心跳识别算法。使用聚类分析的方法,有效提取了BCG信号中具有高度相关性的一组曲
【机 构】
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北京航空航天大学机械工程及自动化学院
【基金项目】
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北京市科技计划重大项目(D141100003614003)
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针对心冲击描记(BCG)信号中心跳波形缺乏确定模型且受多种因素影响的特点,提出了基于自学习的心跳识别算法。使用聚类分析的方法,有效提取了BCG信号中具有高度相关性的一组曲线,并将其作为心跳模型。将心跳模型与BCG信号进行匹配,捕捉到心跳信号进而得到心跳周期。经实验验证:算法得出的心跳周期误差在±2%以内,并在Android平台上进一步验证了其准确性和实用性。
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