基于神经网络的房性与室性早搏检测技术
本文研究了一种基于改进型BP网络的心电图房性早搏、室性早搏以及正常窦性心律的检测算法。首先对MIT-BIH心电数据库中的房性、室性早搏和正常窦性心律样本进行提取与标准化，并应用神经网络来建立检测模型。通过大量的心电图样本训练，最终使网络具备较好的识别能力。采用MIT-BIH心电数据库对神经网络进行的检验表明：基于L-M算法的BP网络能够准确地对ECG信号中的房性、室性早搏以及正常波形进行检测，不仅对训练样本有较高的检测率(98.6%)，而且对未训练过的样本也保持了较好的检测性(96.0%)。算法具有良好的鲁棒性与高效性。
心电信号 人工神经网络 小波变换 房性早搏 室性早搏
郑鹏 朱灿焰
苏州大学 电子信息学院，江苏 苏州 215006
国内会议
上海
中文
294-297
2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）