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  1. 小波变换与概率神经网络的心电图分类

  2. 提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解,将含有主要噪声的尺度进行系数置零,再将剩余层进行小波重构,从而达到除噪的目的。利用数学形态学定位心电图P、Q、R、S、T波位置,并提取计算各波间距离和斜率等12个特征值作为概率神经网络的输入向量,从而实现心电图的六分类。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-07-25
    • 文件大小:54kb
    • 提供者:weixin_38589168
  1. 小波变换与概率神经网络的心电图分类

  2. 提出了一种实时高效的心电图分类理论与方法。首先对心电图进行六尺度小波分解,将含有主要噪声的尺度进行系数置零,再将剩余层进行小波重构,从而达到除噪的目的。利用数学形态学定位心电图P、Q、R、S、T波位置,并提取计算各波间距离和斜率等12个特征值作为概率神经网络的输入向量,从而实现心电图的六分类。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-10-17
    • 文件大小:286kb
    • 提供者:weixin_38723242