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一种基于特征融合的ECG信号分类的方法

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本发明公开了一种基于特征融合的ECG信号分类的方法，包括以下步骤：对原始连续时间内的心电数据预处理得到单心跳的离散数值样本，并对这些一维信号样本提取1D‑CNN卷积特征和PQRST数值特征；对提取的两种特征进行融合操作，使不同类型、不同维度的特征整合一体，作为单心跳的代表特征集；测试集和训练集的每个样本经过特征融合，可得到一个100维的特征向量；对特征融合后的样本进行分类，得到每种心电信号的分类精度。本发明提取出一维卷积特征和PQRST特征并将两者相融合的方法，从而提高心电信号计算机辅助诊断系统的准确率。

著录项

公开/公告号CN108256452A

专利类型发明专利
公开/公告日2018-07-06

原文格式PDF
申请/专利权人天津大学;
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申请/专利号CN201810012811.1
发明设计人吕卫;孙宏博;侯弘慧;褚晶辉;王粟瑶;汪虹;
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申请日2018-01-06
分类号G06K9/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06K9/62(20060101);
代理机构12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所;
代理人李林娟
地址 300072 天津市南开区卫津路92号
入库时间 2023-06-19 05:48:18

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2018-07-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20180106

实质审查的生效
2018-07-06

公开

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