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白雁飞

作品数：4 被引量：3H指数：1
供职机构：太原理工大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金山西省国际科技合作计划山西省回国留学人员科研经费资助项目更多>>
相关领域：电子电信医药卫生自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇医药卫生

主题

  • 4篇电图
  • 4篇心电
  • 4篇心电图
  • 4篇J波
  • 3篇信号
  • 2篇低频
  • 2篇低频信号
  • 2篇心电信号
  • 2篇隐马尔可夫模...
  • 2篇特征提取
  • 2篇马尔可夫
  • 2篇马尔可夫模型
  • 1篇导联
  • 1篇心电图分析
  • 1篇隐马尔科夫模...
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇小波

机构

  • 4篇太原理工大学

作者

  • 4篇白雁飞
  • 3篇李灯熬
  • 3篇赵菊敏

传媒

  • 1篇电子技术应用

年份

  • 1篇2017
  • 2篇2016
  • 1篇2015
共 4 条 记 录，以下是 1-4
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排序方式：
一种基于神经网络的J波检测方法
本发明涉及高分辨率心电图分析方法，具体为一种基于神经网络的J波检测方法。本发明先获得J波综合征病人的Frank导联的高分辨率心电信号，对心电信号进行预处理，去除干扰和噪声，利用小波技术去除低频信号，形成幅值波形VM，然后...
李灯熬白雁飞赵菊敏
文献传递
基于隐马尔科夫模型的J波自动识别检测被引量：3
2016年
J波检测在临床上可以作为判定某些心脏病的一种非创性的标记手段。主要定义了5个精确反映J波特性的特征向量,包括3个时域特征向量和两个基于小波的特征向量,并使用主成分分析减少特征向量的维数,作为分类器的输入。利用这些特征向量训练隐马尔可夫模型作为分类器,输出最终的判定结果。结果表明,提出的方法提供了93.8%的平均准确度、94.2%的平均敏感性、93.3%的平均特异性和93.4%的平均阳性预测值,揭示了很高的评价标准,表明该方法有能力准确地检测识别J波,并且可以利用该方法检测心电图中的其他病变波形。
李灯熬白雁飞赵菊敏
关键词：心电图特征提取主成分分析隐马尔可夫模型
基于隐马尔可夫模型的J波识别技术研究
J波是出现在心电图中QRS波下降支终点的一个看起来像凹口或顿挫的波形。J波是一种低幅、高频的变异波形，往往出现在早期复极化综合征和Brugada综合征病人的心电图中，容易导致心率失常和猝死。临床上，医生只能通过肉眼观察心...
白雁飞
关键词：心电图特征提取隐马尔可夫模型
一种基于神经网络的J波检测方法
本发明涉及高分辨率心电图分析方法，具体为一种基于神经网络的J波检测方法。本发明先获得J波综合征病人的Frank导联的高分辨率心电信号，对心电信号进行预处理，去除干扰和噪声，利用小波技术去除低频信号，形成幅值波形VM，然后...
李灯熬白雁飞赵菊敏
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