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文檔簡介
1、為了讓慢性心臟病患者以及居家老人方便進行長期心電監(jiān)測,并豐富可穿戴心電醫(yī)療設備的功能。本文致力于研制出與便攜式心電檢測設備相配套的安卓手機App,不僅實現(xiàn)心電圖動態(tài)顯示與存儲,還將對心電數(shù)據(jù)智能分析,自動識別出心電異常波形,輔助心電醫(yī)師診斷治療,并配套決策支持。
心電(ECG)數(shù)據(jù)智能分析過程包括預處理、特征值提取和心電異常識別三步驟。本文綜合參考了現(xiàn)有智能算法,采用抗干擾性和時間復雜度折中的、Android系統(tǒng)適用的雙正交二
2、次B樣條小波變換,對ECG離散數(shù)據(jù)進行4尺度小波分解。結合軟硬閥值去噪實現(xiàn)ECG信號肌電噪聲和工頻干擾的濾除,結合小波系數(shù)模極值對提取實現(xiàn)ECG信號P-QRS-T波的定位。本文采用國際MIT-BIH中心心律失常數(shù)據(jù)庫(Arrhythmia Database)的48例數(shù)據(jù)作為算法訓練樣本,對常見的竇性心拍、早搏心拍(室性、室上性)、逸搏心拍(室性、室上性)等7類心拍進行病理分析和心電圖特征總結,最終自主設計出心律失常邏輯分支診斷樹,用于心
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