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题名小波熵在心电高频噪声处理和R波检测中应用
被引量：6
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作者
侯宏花
桂志国
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机构
中北大学信息与通信工程学院仪器科学与动态测试教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第9期116-119,共4页
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基金
山西省自然科学基金(No.2009011020-2)
山西省高等学校科技项目(No.20081024)~~
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文摘
为了在滤除噪声的同时不丢失信号有用信息,将小波熵理论与小波阈值去噪方法综合起来,提出一种基于小波熵的自适应阈值去噪和R波峰值定位方法,对心电信号高频噪声不同信噪比情况做了去噪处理,并同小波熵最优阈值法做了对比分析,结果表明,本算法可以自适应地确定小波系数阈值,不需要直接处理大量的小波系数,且具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪和R波检测效果更优。最后对实测和数据库中46例数据都做了应用分析,表明本算法具有快速性、有效性和稳定性的特点。
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关键词
心电信号
小波熵
小波变换
去噪处理
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Keywords
electro cardio Gram（ecg）signal
wavelet entropy
wavelet transform
denoising processing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的心电信号异常识别方法
被引量：5
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作者
马瑞琳
刘翔
张瑜
石蕴玉
刘烨
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
南京邮电大学自动化学院
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出处
《传感器与微系统》
CSCD
2020年第1期29-32,共4页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61602255)
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文摘
针对心电信号的异常识别问题,提出了一个基于深度学习的改进型Cifar网络模型,可以自动提取心电特征,并将提取的特征馈送到Logistic分类器中进行分类。运用缩放变换获得图像的多分辨率表达,该表达符合心电图时序特点,克服了因数据量较少造成的网络过拟合问题。利用心电传感器采集志愿者心电信号,并结合正常窦性心律数据库(NSRDB)和突发心脏病死亡数据库(SDDB)建立训练测试集,用于验证方法的有效性。在对正异常心电信号的分类实验中,改进型Cifar网络模型可达到92%的准确率,灵敏度达到了94%,曲线下面积(AUC)值为0.969,优于传统的尺度不变特征变换(SIFT)+支持向量机(SVM)算法和反向传播(BP)算法,取得了较好的辅助诊断效果。
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关键词
心电信号
计算机辅助诊断
卷积神经网络
多分辨率表达
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Keywords
electro cardio graph(ecg)signal
computer aided diagnosis
convolutional neural network
multi-resolution representation
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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