基于小波变换12-导联心电图特征提取方法

华东师范大学学报(自然科学版)

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基于小波变换12-导联心电图特征提取方法

许建强, 袁震东, 李高平, 林靖宇

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许建强, 袁震东, 李高平, 林靖宇. 基于小波变换12-导联心电图特征提取方法[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2005, (2): 27-32.

引用本文:

许建强, 袁震东, 李高平, 林靖宇. 基于小波变换12-导联心电图特征提取方法[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2005, (2): 27-32.

XU Jian-qiang, YUAN Zhen-dong, LI Gao-ping3, LIN Jing-yu. Feature Extraction Method for 12-Lead ECG Based on Wavelet Transform(Chinese)[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2005, (2): 27-32.

Citation:

XU Jian-qiang, YUAN Zhen-dong, LI Gao-ping3, LIN Jing-yu. Feature Extraction Method for 12-Lead ECG Based on Wavelet Transform(Chinese)[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2005, (2): 27-32.

许建强, 袁震东, 李高平, 林靖宇. 基于小波变换12-导联心电图特征提取方法[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2005, (2): 27-32.

引用本文:

许建强, 袁震东, 李高平, 林靖宇. 基于小波变换12-导联心电图特征提取方法[J]. 华东师范大学学报（自然科学版）, 2005, (2): 27-32.

XU Jian-qiang, YUAN Zhen-dong, LI Gao-ping3, LIN Jing-yu. Feature Extraction Method for 12-Lead ECG Based on Wavelet Transform(Chinese)[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2005, (2): 27-32.

Citation:

XU Jian-qiang, YUAN Zhen-dong, LI Gao-ping3, LIN Jing-yu. Feature Extraction Method for 12-Lead ECG Based on Wavelet Transform(Chinese)[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2005, (2): 27-32.

基于小波变换12-导联心电图特征提取方法

1.
华东师范大学计算机科学技术系,上海200062;
2.
华东师范大学数学系,上海200062;
3.
上海中山医院,上海200032

通讯作者:
许建强

中图分类号: TP391
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- 被引次数: 0
出版历程
- 收稿日期: 2003-06-27
- 修回日期: 2003-10-08
- 刊出日期: 2005-05-25

Feature Extraction Method for 12-Lead ECG Based on Wavelet Transform(Chinese)

1.
Department of Computer Science and Technology,East China Normal University,Shanghai200062,China;
2.
Department of Mathematics,East China Normal University,Shanghai200062,China;
3.
Shanghai Zhongshan Hospital,Shanghai200032,China

More Information

Corresponding author: XU Jian-qiang

摘要: 提出了一种基于小波多分辨分析的算法对心电信号进行特征提取和识别.通过小波变换对常规12-导联心电图进行分段和特征提取, 并利用支撑向量机和提取的特征向量对未知心电图进行分类.实验结果表明该方法具有较好的应用前景.
- 分段 /
- 特征抽取 /
- 小波变换 /
- 支撑向量机 /
- 心电图分类
Abstract: An algorithm to extract features of electro-cardio-gram (ECG) signal based on wavelet multi-resolution analysis is developed. The wavelet transform is used for the segmentation and the feature extraction of ordinary 12-lead ECG. The support vector machine is used to classify the unknown ECG signal. The result shows that feature extraction technology has an optimistic prospect.
- segmentationfeature extractionwavelet transformsupport vector machineECG classification /

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