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基于隐马尔科夫模型的J波自动识别检测 被引量:3
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作者 李灯熬 白雁飞 赵菊敏 《电子技术应用》 北大核心 2016年第11期112-115,118,共5页
J波检测在临床上可以作为判定某些心脏病的一种非创性的标记手段。主要定义了5个精确反映J波特性的特征向量,包括3个时域特征向量和两个基于小波的特征向量,并使用主成分分析减少特征向量的维数,作为分类器的输入。利用这些特征向量训... J波检测在临床上可以作为判定某些心脏病的一种非创性的标记手段。主要定义了5个精确反映J波特性的特征向量,包括3个时域特征向量和两个基于小波的特征向量,并使用主成分分析减少特征向量的维数,作为分类器的输入。利用这些特征向量训练隐马尔可夫模型作为分类器,输出最终的判定结果。结果表明,提出的方法提供了93.8%的平均准确度、94.2%的平均敏感性、93.3%的平均特异性和93.4%的平均阳性预测值,揭示了很高的评价标准,表明该方法有能力准确地检测识别J波,并且可以利用该方法检测心电图中的其他病变波形。 展开更多
关键词 j波自动检测 心电图 特征提取 主成分分析 隐马尔可夫模型
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