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【论文名称待补】.pdf论文答辩日期:20年(月5日 指导教师:、)汉(签字)心电图(ECG)分类的研究 第1页共31页 摘要 本文通过对心电信号(ECG)的特征研究,及BP神经网络结 构与学习特性的研究,给出了用BP神经网络对心电信号的模式 识别的批训练(学习)方法。我们首先采用稳态-非稳态滤波器 来处理掉ECG中的稳态分量,然后用神经网络白化滤波器来处理 ECG信号,模拟其非线性与非稳态特性。我们让处理后的信号其 通过一线性匹配滤波器来确定R波的位置,依此提取ECG波形,建立ECG模式库.我们从ECG模式库中随机地取出1000个波形(每个心电记录 取100个波形,共10个心电模式)的作为初始模式,训练神经 网络.心电图(ECG)分类的研究 第3页共31页 第一章、概述 81心电自动诊断系统的发展 心脏有节奏的收缩和舒张是由心肌细胞的电兴奋和电兴奋传导引起的,这种 生物电变化可以通过人体体液传达到身体的表面的各部位,从而引起体表特定部 位的电位变化。这种在心动周期内由心脏电位变化而引起的体表的两个部位之间 的电位差随时间变化的图形就是心电图(ECG)。心电图作为心脏电活动的图形记 录,是心脏疾病诊断中起决定性作用的诊断手段.1903年Wi1liamEinthoven利用弦电流计,采用光学的方法首次记录了心 脏的电位变化。至五十年代,心电图作为心脏疾病诊断的重要工具已被广泛使用.1957年,Dr.
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