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题名基于遗传回声状态网络的房颤F波提取
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作者
张文燕
刘明
李鑫
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机构
河北大学电子信息工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第2期386-390,共5页
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基金
国家自然科学基金项目（61673158、61703133）
河北省自然科学基金项目（F2017201222、F2018201070）
河北大学研究生创新基金项目（hbu2018ss02）
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文摘
针对心房颤动F波提取受QRST复合波形态变化影响的问题,提出一种基于遗传回声状态网络房颤F波提取的方法。设计自适应遗传算法快速调整网络初始权值,估计导联之间的时变非线性传递函数,使输出权重最大限度得到完整心室信号,得到更稳定准确的房颤F波。相比于平均节拍减法及其改进方法,该方法在仿真房颤实验中,短时数据段的误差值分别平均降低0.23和0.11;在真实心电信号的实验中,提取F波的频谱集中度更高,性能表现更优。因此,该方法特别适用于心电图的便携动态监测领域。
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关键词
心电信号
心房颤动
回声状态网络
自适应遗传算法
QRST复合波
标准均方误差
平均节拍减法
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Keywords
ECG signal
atrial fibrillation
echo state network
adaptive genetic algorithm
QRST complex wave
normalized mean square error
average beat subtraction
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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