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1.
混合型径向基函数神经网络检测PVC   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用径向基函数(RBF)神经网络作为室性早搏(PVC)的检测器,将QRS波的模板以及其他不同物理意义的特征参数综合在一个检测网络中,构成一种由Gauss函数和Sigmoid函数作为隐层点基函数的混合型RBF网络,并且给出确定网络结构参数的方法。用MIT心电数据库对算法进行验证,单层心电信号的室性早搏检出率达到98.46%。  相似文献
2.
基于小波神经网络的心电诊断算法的研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了一种基于小波神经网络的心电图室性早搏和正常窦性心律分类算法.首先对MIT-BIH标准数据库进行室性早搏和正常窦性心律样本的提取与标准化,然后应用小波神经网络建立分类模型.利用小波变换的波形检测和特征提取特点以及人工神经网络的自我学习能力,通过大量的心电图样本训练后,使网络不仅对训练样本有较高的分辨率(97.5%),而且对未训练过的样本也有较好的分辨率(95.1%).仿真结果表明,算法计算简单、实现容易,适用于心电图的分类.  相似文献
3.
基于多模板匹配的室性早搏判别算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
杨波  张跃 《计算机工程》2010,36(16):291-292
提出一种基于可变宽度模板的多模板匹配的室性早搏判别算法。该方法通过样本数据创建初始模板库,根据不同的RR间期确定模板宽度,使用基于模板队列匹配和模板库匹配的二级匹配策略,利用相关系数和RR间期比相结合的算法检测室早,模板库可自动扩充。经MIT-BIH心律失常数据库测试,该算法达到了98.66%的灵敏度(正确率),平均错误率为1.11%。  相似文献
4.
着重阐述了如何使用有教师监督的自组织神经网络-模糊自适应共振映射网络(Fuzzy ARTMAP)从例子中抽取知识规则。叙述了规则抽取中的两个细节:网络修剪,即删除那些对网络抽取规则贡献不大的节点及其相连的权值;权值的量化,以使系统最终能释译成一套可使用的规则。本文对Fuzzy ARTMAP网络作了改进和简化,并用于医学上心电图(ECG)信号中室性早搏(PVC)诊断规则的自动获取,取得了比较满意的结  相似文献
5.
为实现室性早搏的自动判别,提出一种基于多模板匹配的自适应识别算法。采用滤波提高数据信噪比,利用样本数据通过特定的自学习机制建立模板库,设计模板的压缩算法实现待测心搏与模板心搏宽度的对齐,采用模板队列匹配和模板库匹配相结合的匹配策略,设计自适应更新规则实时优化队列与库的结构,利用相关系数检测室早。使用MIT-BIH数据库进行测试,达到99.39%的灵敏度和98.79%的特异度。  相似文献
6.
对心电信号的实时、准确识别在临床上具有重要意义。研究基于小波变换自动识别室性早搏(PVC)和房性早搏(APB)的方法,首先对信号进行Marr小波变换并提取信号在小波域上的特征参数,构建时频域特征向量,然后使用径向基核SVM进行训练,研究模型参数的选取对训练结果的影响。使用MIT-BIH心电数据库中的数据进行测试,结果表明:在小样本的情况下,建立的模型对正常心电、房性早搏和室性早搏的识别具有较高的准确率。  相似文献
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