基于波形特征匹配的心电信号R波峰检测方法.pdf

本发明提供一种基于波形特征匹配的心电信号R波峰检测方法。该方法利用波形特征匹配来识别心电信号的R波峰，该特征匹配法以点与点之间的差向量作为基础特征，该基础特征具有平移和旋转不变性，能够克服心电信号的基线漂移的影响；同时，对差向量进行对数极坐标转换并加以分区来度量波形的相似性，这种度量对邻近的形态特征敏感，同时又能捕获波形的全局轮廓信息并对波形抖动具有鲁棒性；此外，通过设定恰当的阈值能够排除干扰信号的影响，进而实现对心电信号R波峰的准确识别和检测。将该方法应用于相关的心电图分析仪器中，能够实现对心电信号中R

2023-10-22

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一种心电信号R波峰检测方法.pdf

本发明提供一种心电信号R波峰检测方法。该方法以点与点之间的差向量作为基础特征，该基础特征具有平移和旋转不变性，能够克服心电信号的基线漂移的影响；同时，对差向量进行对数极坐标转换来度量波形的相似性，这种度量对邻近的波形形态特征敏感，同时又能捕获波形的全局轮廓信息并对波形抖动具有鲁棒性；此外，通过设定恰当的阈值能够有效排除干扰信号的影响。这种将点与点的相似性度量转化为点所在波形的度量的方法，实现了对心电信号R波峰的准确识别和检测。将该方法应用于相关的心电图分析仪器中，能够实现对心电信号中R波峰的准确识别，有助

2023-10-22

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心电信号波形的检测研究方法.pdf

本发明公开了心电信号波形的检测研究方法，包括以下步骤：步骤一：心电信号类型的选择，深度神经网络参数是根据预先设计的学习规则对输入的心电样本进行学习，不断优化得到的，因此要选择合适的心电信号类型送入网络中进行学习训练；步骤二：心电信号特征选择，利用现有算法提取心电特征会在提取过程中造成心电特征信息损失，完整的心拍中保留了心电信号中所有的信息；在心电信号预处理的过程中，本发明使用双重滤波对心电信号去噪滤波，提出了自适应差分阈值算法对滤波后的心电信号进行特征提取。

2023-11-12

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基于频域特征波形模式匹配的故障诊断方法研究.pptx

基于频域特征波形模式匹配的故障诊断方法研究目录添加章节标题频域特征波形模式匹配的基本原理频域特征提取波形模式匹配算法故障特征的识别与分类故障诊断方法的应用场景旋转机械故障诊断电力系统故障诊断液压系统故障诊断其他应用领域故障诊断方法的优势与局限性优势分析局限性分析改进方向与前景展望实验验证与案例分析实验平台与数据采集实验结果与分析案例应用与效果评估与其他故障诊断方法的比较研究与传统时域分析法的比较与现代机器学习算法的比较在不同应用场景下的优劣分析实际应用与展望在企业生产中的应用与推广价值在学术研究中的发展前

2024-10-09

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基于DCG心电信号的R波检测算法.docx

基于DCG心电信号的R波检测算法1.研究背景心电信号是一种记录电生理活动的传输信号，可以反映心脏的功能状态。心电信号的特点是信号幅值必须在毫伏级别下才能被检测到，同时敏感度在微伏级别下就能检测到心电信号。因此，在心电信号的数据处理过程中，R波检测算法成为不可避免的关键问题。R波是心电信号中的一个特征点，是心脏收缩的起始点，对于心律检测和心率变异性分析等疾病诊断具有重要的作用。目前，常见的心电信号处理方法都是基于数字信号处理技术，其中R波检测算法是心电信号处理的重要一环。由于心电信号的噪声干扰较大，尤其是在

2024-10-29

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