基于情景感知的心率变异性分析及异常检测

摘要：

人体的生理信号(主要指心电信号ECG)受运动情景的影响极大.在对人体生理信号进行分析时忽略运动因素,将会导致许多误判,使得处理结果的精度和置信度大打折扣,对于疾病的分析和诊断同样缺乏说服力.本文从运动情景下的ECG信号中提取特征,对基于运动情景的ECG分析方法和异常检测方法进行了深入研究.针对不同运动类别下的ECG信号,结合超限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法,提出基于生理信号和运动强度的融合ELM分类方法,实现心率分析和异常检测.

关键词： 心率变异性 异常检测 情景感知 心电信号 超限学习机

作者: 肖文栋 路英杰 卢跃杰 陈培远

作者单位: 北京科技大学自动化学院 北京市,100083

会议类型: 国内会议

会议名称: 第五届全国可穿戴计算学术会议暨2015可穿戴与医学变革研讨会

会议地点: 深圳

会议语种:中文

页码: 1-3

在线出版日期: 2015-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）