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基于数学形态学及支持向量机的心率失常识别
刘雄飞 晏晨伟 胡志坤
计算机应用
2013, 33 (04):
1173-1175.
DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01173
为实现对不同类型的心电图自动分析，研究并提出了一种顺序筛选极大值的R波定位算法,并采用支持向量机(SVM)进行最后的心律失常心拍识别。定位算法以数学形态学为基础，结合心电图自身特点，定义R波筛选区间，避免了传统算法中的阈值选择；定位R波峰后以R波峰为中心提取不同类型的心率失常的心拍，选择径向基(RBF)支持向量机进行识别分类。使用MIT-BIH心率失常数据库文件进行实验仿真，结果表明，算法对含不同类型心拍的心电图R波峰正确检测率较高(99.36%)，学习后的SVM能有效识别早搏、房颤、束支传导阻滞、正常等不用类型心拍，总体识别率达到99.75%。
参考文献 |
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