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提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解，将含有主要噪声的尺度进行系数置零，再将剩余层进行小波重构，从而达到除噪的目的。利用数学形态学定位心电图P、Q、R、S、T波位置，并提取计算各波间距离和斜率等12个特征值作为概率神经网络的输入向量，从而实现心电图的六分类。
小波变换与概率神经网络的心电图分类
【摘 要】
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提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解，将含有主要噪声的尺度进行系数置零，再将剩余层进行小波重构，从而达到除噪的目的。利用数学形态学
【机 构】
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长沙理工大学电力与交通安全监控及节能技术教育部工程研究中心
【出 处】
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电子技术应用
【发表日期】
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2013年3期
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