【摘 要】
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心电信号的准确判别是实现心电监测系统智能诊断的关键。为提高心电信号的分类精度,研究了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database样本专
【基金项目】
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河南省科技攻关项目重点研发与推广专项(182102210089);河南省粮食光电探测与控制重点实验室开发课题(KFJJ-2016-201)
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心电信号的准确判别是实现心电监测系统智能诊断的关键。为提高心电信号的分类精度,研究了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database样本专家标注心拍进行统计分析,选择正常心拍、室性早搏、左束支传导阻滞心拍和右束支传导阻滞心拍作为神经网络识别目标,采用主成分分析法提取25个心拍特征作为样本向量。仿真结果表明,改进BP神经网络具有较好的分类识别能力,整个样本分类准确率为98.4%。算法收敛速度快,分类精度高,有助于检测和诊断心脏疾病。
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