基于机器学习的心律失常信号分类算法研究
Study on classification algorithm of arrhythmia signals based on machine learning
1. 南通大学 电子信息学院, 江苏 南通 226019
2. 南通先进通信技术研究院, 江苏 南通 226019
摘要
心电图中心律失常信号的分类识别是诊断心血管类疾病的重要依据。基于MIT-BIH提供的数据文件,通过小波变换提取了心电信号的21组特征信息,针对常见五类心律信号的分类识别进行了研究,设计实现了基于softmax回归和神经网络的分类算法。实验结果表明,一个适用的神经网络算法训练速度更快,在较少的迭代次数下,分类识别的正确率稳定在90%以上。
基金项目
江苏省高等学校自然科学研究重大项目(17KJA540001)
南通大学—南通智能信息技术联合研究中心开放课题(KFKT2017B07)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0545
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 图形图像技术
出版页码: 940-943
文章编号: 1001-3695(2020)03-067-0940-04
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
刘腾, 唐虹, 张士兵. 基于机器学习的心律失常信号分类算法研究 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 940-943. (Liu Teng, Tang Hong, Zhang Shibing. Study on classification algorithm of arrhythmia signals based on machine learning [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 940-943. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
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