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Technique for QRS complex detection using particle swarm optimisation

机译：基于粒子群算法的QRS复杂检测技术

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A new technique for QRS complex detection of electrocardiogram signals, using particle swarm optimisation (PSO)-based adaptive filter (AF), is proposed. In the proposed method, the AF, based on PSO, is used to generate the feature. An effective detection algorithm, containing search-backs for missed peaks, is also proposed. In the experiment, five PSO variants are tested on MIT-BIH arrhythmia database. The linear decreasing inertia variant of PSO, achieves the best results with sensitivity, positive predictivity and detection error rate of 99.75, 99.83 and 0.42%, respectively. Effectiveness of the proposed method is validated by comparing fidelity parameter of proposed method with state-of-the-art methods.
机译：提出了一种基于粒子群优化（PSO）的自适应滤波器（AF），用于QRS复合心电信号检测的新技术。在提出的方法中，基于PSO的AF用于生成特征。还提出了一种有效的检测算法，该算法包含对遗漏峰的回溯。在实验中，在MIT-BIH心律失常数据库上测试了五个PSO变体。 PSO的线性递减惯性变量以灵敏度，正预测性和检测错误率分别为99.75、99.83和0.42％取得最佳结果。通过将所提方法的保真度参数与最新方法进行比较，验证了所提方法的有效性。

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