体表阵列心电信号零延时波数谱分析的新结果

在用模拟方法比较了极大似然法和基于Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的传统方法的分辨率及与传感器位置误差的敏感性后，采用了Ｆｏｕｒｉｅｒ方法，将零延时波数谱分析应用于人体体表阵列心电信号的分析。本文从零延时波数谱出，发提出新的特征量，能够很好地区分正常人和两类心梗病人，且该特征量与单偶极子的定性解释理论一致。利用该特征和最小距离分类器，对现有４４例数据进行统计识别，得到了８８．６％的正确率。     

基于神经网络的K－L变换和心电地图数据压缩

Ｋ－Ｌ变换是均方误差准则意义下的最佳交换，是心电地图数据压缩的重要方法．但Ｋ－Ｌ变换的常规算法计算量大，目前又无快速算法，实现困难．本文采用人工神经网络算法来实现Ｋ－Ｌ变换，并将其应用于心电地图的数据压缩，实验结果表明：该网络算法具有设计简单、易于实现以及对数据扰动的稳健性等优点，其压缩效果与Ｋ－Ｌ变换常规算法相当．