基于数学状况学跟SOM网络的心拍检测分类算法研究

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基于数学状况学跟SOM网络的心拍检测分类算法研究

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基于数学状况学跟SOM网络的心拍检测分类算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：心血管疾病已成为人类健康的“第一杀手”,如何有效防备跟及时诊断、医治心血管疾病已经成为当前急切须要解决的问题。动态心电图(AECG)可能记录24小时心电改变,有利于捕获到初期的或潜在的心血管疾病的心电信息,为临床诊断跟医治提供根据。如何疾速正确地进行A（略..）ECG主动分析始终是国内外学者关注的焦点。论文阐述了AECG主动分析的重要临床意思以及相干技巧的国内外现状。为了进步AECG主动分析技巧的抗烦扰才能跟心拍模板分类速度,论文提出了一种基于数学状况学跟自组织映射(SOM)神经网络的心电分析算法,实现A（略..）ECG在噪声烦扰前提下的心拍正确辨认跟疾速模板分类。重要研究内容包含：1.基于数学状况学的QRS波差位波峰提取算法(PDE算法),实当初噪声烦扰前提下QRS波检测的疾速正确。2.基于SOM网络疾速心拍模板分类算法,以QRS波的状况学特点作为输入向量,在（本文此处忽略..）心电信号疾速分类基本上结合凝集聚类方法,合并SOM网络输出中过分细化的聚类,实现无导师心拍模板自学习分类。3.结合课题组现有研究,算法初步利用于贸易化AECG主动分析体系,并进行了临床心电数据评估。经过MIT-BIH心律变态数据库数据测试,算法对（文章此处忽略..）心拍检测跟分类都存在较好的后果。PDE算法对QRS波检测的灵敏度跟特异性分辨达99.85%跟99.84%,SOM网络疾速心拍模板分类算法对48条数据疾速正确分类,仅耗时5023ms,与其余算法比拟,存在必定的上风。

以上为本篇毕业论文范文基于数学状况学跟SOM网络的心拍检测分类算法研究的介绍部分。

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