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利用混沌特征参数进行心电信号分类诊断的研究

Characteristic Parameter Extraction and Diagnosis in Electrocardiograghy
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摘要 提取心电信号的关联维数和Lyapunov指数等混沌特征参数,结合心电信号的重要特征:RR间隔、PR间隔、R波幅值、P波幅值和T波幅值,作为神经网络驱动型模糊推理系统的输入,对正常和患有心脏疾病的心电信号进行分类诊断。 In this paper, we study the chaos characteristics and obtain the correlation dimensions and Lyapunov exponent valnes of ECGS, in combine ation with the common characteristic parameters of ECGs, including the intervals of RR and PR, the amplitudes of R wave, P wave and T wave. On the basis of the parameters, we use neural network-driven fuzzy reasoning to classify and diagnose ECGS.
出处 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期1033-1036,共4页 Periodical of Ocean University of China
关键词 心电信号 分类诊断 混沌特征 神经网络 ECG classification and diagnosis chaos neural-network
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