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搜索资源列表

  1. 高阶神经网络用于心电信号的识别

  2. 心电图自动识别及分类长期以来是较难解决的问题，特别是当截取ECG信号起点不同（相当于信号发生平移）及有基线漂移（相当于信号发生旋转）时....

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-03
    • 文件大小：402432
    • 提供者：taigw

  1. 基于改进的自适应小波神经网络的心电信号分类.pdf

  2. 基于改进的自适应小波神经网络的心电信号分类.pdf

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-05-07
    • 文件大小：191488
    • 提供者：shelihuang12345

  1. 心电信号检测分类

  2. 心电信号 QRS MATLAB，心电信号的波形检测以及基于神经网络的分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-10-28
    • 文件大小：2048
    • 提供者：landisi

  1. ECG特征提取

  2. 基于小波变换的ECG特征提取与分类识别研究,适合写论文参考

  3. 所属分类：医疗

    • 发布日期：2015-11-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：u013279351

  1. 人工神经网络程序

  2. 本压缩包包含基于MATLAB的心电信号BP网络识别程序，可以在C盘上顺利运行，通过提取特征值实现分类识别。

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2018-04-12
    • 文件大小：12288
    • 提供者：qq_38410584

  1. 基于波形特征和SVM的心电信号自动分类方法研究

  2. 一篇心电信号识别和分类的论文。定义并提取了基于时域特征、小波域特征和高阶统计量特征等三大类心电特征参数，将一次性直接求解多类模式的 SVM 方法应用于心电信号分类。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-23
    • 文件大小：274432
    • 提供者：kzl33h

  1. 心电信号自动分析关键技术研究

  2. 博士论文。设计了信号的小波滤波器、形态学滤波器和自适应滤波器。提出了一种基于小波变换与形态学运算的波群检测算法。提出了基于波形特征和的心电信号自动分类方法。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-23
    • 文件大小：10485760
    • 提供者：kzl33h

  1. MATLAB小波分析与应用30个案例分析

  2. 《MATLAB小波分析与应用--30个案例分析》是编者崔丽在10多年讲授“小波分析与应用”课程的基础上编写而成的。主要借助MATLAB软件，对小波分析的主要框架进行直观的讲解，并以案例分析的方式，对其主要应用领域进行探索与分析。 全书共10章，由基础篇、应用篇和综合应用提高篇三部分组成，每一章节都有若干案例，并配有可执行的MATLAB程序，帮助读者顺利进入小波分析理论和应用领域。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛（www.ilovematlab.cn）与编者交流。本书主

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2019-04-08
    • 文件大小：68157440
    • 提供者：mrs_young

  1. 医疗电子仪器的分类和介绍.doc

  2. 医疗电子仪器的分类  一、生理信号检测仪器 1.心电信号检测仪器 2.心功能检测仪器 3.脑电图机 4.肌电图机 5.监护仪器  6.多道生理记录仪  二、生化检验仪器 1.光电比色计  2.紫外-可见光分光光度计 3.生化分析仪  4.原子吸收分光光度计  5.荧光光度计和荧光分光光度计 6.火焰光度计 7.酸度计 8.血气分析仪 9.电泳仪  10.血球计数仪 11.气相色谱仪 12.液相色谱仪 13.其他仪器 14.超速离心机 15.医用制冷设备  三、理疗仪器  1.电磁对人体的生理作

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-07-23
    • 文件大小：266240
    • 提供者：weixin_39841882

  1. 心电信号分类，CNN

  2. 此资源为心电比赛的数据与代码，有1000个数据，每个10s。代码为心电信号的二分类，最终准确率为0.8100。此资源为网络搜索，仅供大家学习参考，切勿用于其他用途！

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-09-21
    • 文件大小：166723584
    • 提供者：mrm_cong

  1. 心电信号分类nature.pdf

  2. 关于心电信号检测和分类的文章，2019年发布在nature杂志上

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-10-14
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：whitelg

  1. 基于改进BP神经网络的心电信号分类方法

  2. 心电信号的准确判别是实现心电监测系统智能诊断的关键。为提高心电信号的分类精度，研究了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database样本专家标注心拍进行统计分析，选择正常心拍、室性早搏、左束支传导阻滞心拍和右束支传导阻滞心拍作为神经网络识别目标，采用主成分分析法提取25个心拍特征作为样本向量。仿真结果表明，改进BP神经网络具有较好的分类识别能力，整个样本分类准确率为98.4%。算法收敛速度快，分类精度高，有助于检测和诊断心脏疾病。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-15
    • 文件大小：487424
    • 提供者：weixin_38622849

  1. 基于规则的心电信号ST段形态学分类方法

  2. 基于规则的心电信号ST段形态学分类方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：242688
    • 提供者：weixin_38690095

  1. n7-ecg：信号处理项目：心电图信号分析-INP-ENSEEIHT的第二年电子工程和信号处理-源码

  2. 心电图信号分析 心电信号处理与分析： 电源噪声过滤 QRS复杂检测 丢失样本恢复 病理学分类 报告和说明为法文。 启动code/DEMO.m以执行该程序。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：1044480
    • 提供者：weixin_42107165

  1. 基于心电P-QRS-T波的特征提取及情感识别

  2. 在基于心电的情感识别中,体现不同情感状态的特征是提高情感识别率的基础.采用最优小波去噪心电信号,进行P波、QRS波、T波检测和能量计算,然后提取特征进行情感分类,并分析了P-QRS-T波能量在不同情感状态下的变化趋势和对情感状态的敏感性.实验结果表明,P-QRS-T渡能量变化能体现情感状态的变化,对高兴敏感,识别率可达96%;同时最优小波去噪能有效地提高情感状态识别率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：264192
    • 提供者：weixin_38557935

  1. 用小波变换提取心电信号的情感特征

  2. 采用小波变换的方法对采集自同一被试的不同情感数据样本进行分析,从小波系数中提取心电图信号的情感特征.对同一天采集自同一被试的4种情感的特征进行比较分析,得出大小关系一致的特征作为情感识别依据.选取的特征在归一化之后对高兴和悲伤2类情感分类效果较好,最高可以达到92%.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：503808
    • 提供者：weixin_38671628

  1. 情绪ECG信号对情绪识别的分析

  2. 近年来，由于情感识别已成为情感计算的标志之一，因此人们越来越重视生理信号来进行情感识别。本文提出了一种利用来自多个对象的心电图（ECG）信号进行情感识别的方法。数据，我们采用电影剪辑的唤醒方法，使被摄对象体验到特定的情感而不受外界干扰。通过连续小波变换对P-QRS-T波进行精确定位，充分提取了许多ECG特征。由于特征选择是一种组合在最优化问题上，采用基于邻域搜索的改进二元粒子群算法（IBPSO），通过fisher或K最近邻（K-Nearest Neighbor，KNN）分类器，寻找有效的特征来改

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：189440
    • 提供者：weixin_38729221

  1. 心电图获取分类：使用深度学习的单导联心电图信号获取和心律不齐分类-源码

  2. 使用深度卷积网络的单导ECG信号采集和分类 使用深度学习的单导联心电信号采集和心律不齐分类 团队成员： ， ， 该项目包含两个部分， 心电信号捕获 心律失常分类所获得的心电图信号。 档案 ：此文件夹包含用于训练和测试深度学习算法的所有文件，并且此代码将用于对所采集的信号进行分类。 此文件夹中的代码是由Awni等人的出色团队StanfordML Group开发的。 我刚刚对其进行了修改，以与python3配合使用，并做了其他一些改动，以方便使用。 ：用于四阶陷波滤波器的Aurdin

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-31
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42140846

  1. PCA-SVM模式分类方法在心电信号分析中的应用

  2. 为了给医生在心血管疾病诊断方面提供更精确的参考依据，提高心血管疾病诊断效率，提出了一种基于PCA-SVM模式分类的心电信号分析方法。通过对麻省理工心率失常数据库中8类心搏心电数据分别运用支持向量机以及PCA-SVM模式分类方法进行分析处理，比较最终的分类准确率。发现当支持向量机选择线性核函数时，SVM的分类准确率为97.812 5%，PCA-SVM的分类准确率为99.0625%，PCA-SVM相对于SVM的分类准确率更高，能够满足心血管疾病临床诊断需求。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38628647

  1. 2020-3|课程笔记：生物医学信号处理(价值不大)

  2. 课程笔记：生物医学信号处理前言第一章 数字信号处理基础1.List item2. z变换3. 数字滤波器第二章 生物医学信号及其特点1. 生物医学信号的产生及其特点2. 生物医学信号的采集(心电为例)3. 心电信号第六章 自适应滤波器1结构与特点2自适应滤波器原理3自适应滤波算法应用第七章 信号平均技术1信号平均及应用条件2去噪原理3应用第八章 谱分析1非参数化方法2参数化方法第九章 数据压缩基本概念算法及原理第十章 小波分析第十一章 异常识别 前言 学习时间：2-13 第一章 数字信号处理基础

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：538624
    • 提供者：weixin_38726255
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