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1、心臟病是危害人類(lèi)生命健康的主要?dú)⑹种唬哂须[蔽性強(qiáng)、發(fā)病快、可供反應(yīng)時(shí)間短、死亡率高的特點(diǎn)。心電圖是記錄心臟健康狀況的重要工具,利用計(jì)算機(jī)軟件對(duì)采集的心電信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)分析,能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)心臟的異常癥狀保證心臟的健康?,F(xiàn)有的自動(dòng)分析檢測(cè)技術(shù)仍存在易受到噪聲的干擾,特征檢測(cè)與疾病分類(lèi)不夠準(zhǔn)確等問(wèn)題。
針對(duì)這些問(wèn)題,本文從濾波預(yù)處理、心電特征檢測(cè)、設(shè)計(jì)優(yōu)化分類(lèi)模型幾方面著手解決。針對(duì)心電信號(hào)中的噪聲種類(lèi)多、覆蓋頻域廣的特點(diǎn),利用九層
2、分解的小波變換濾波器對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行濾波降噪。針對(duì)心電信號(hào)中特征波形幅值變化幅度大的特點(diǎn),提出了一種融合K近鄰思想的自適應(yīng)閾值心電特征檢測(cè)方法,并利用集群智能PSO算法做參數(shù)最優(yōu)化處理。利用檢測(cè)的特征點(diǎn)提取心電特征,設(shè)計(jì)了基于決策樹(shù)的多分類(lèi)SVM模型,并利用PSO算法選擇模型的輸入特征并優(yōu)化模型參數(shù),對(duì)正常竇性心律、左束支傳導(dǎo)阻滯(LBBBB)、右束支傳導(dǎo)阻滯(RBBBB)、房性早搏(APC)以及室性早縮(PVC)五種類(lèi)型的心拍進(jìn)行自動(dòng)分
3、類(lèi)。
本文使用的九層分解小波變換濾波算法相較于傳統(tǒng)的帶通濾波器,能夠在保留原始波形細(xì)節(jié)信息的條件下濾除心電信號(hào)中的基線漂移、肌電干擾、工頻干擾等噪聲。提出的K近鄰自適應(yīng)閾值法相較于當(dāng)前已有的心電檢測(cè)算法具有準(zhǔn)確率高、實(shí)時(shí)性強(qiáng)、易于實(shí)現(xiàn)等特點(diǎn),特別是對(duì)受噪聲干擾嚴(yán)重、采集質(zhì)量較差的信號(hào),能夠提供高精度、實(shí)時(shí)性的檢測(cè),這在實(shí)際的臨床檢測(cè)中具有重要的價(jià)值。對(duì)于心律不齊疾病分類(lèi),本文將PSO算法與支持向量機(jī)多分類(lèi)算法相結(jié)合,能夠在保證
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