首页 > 文献资料
-
基于特征分类的便携式异常ECG信号分析仪器的设计与实现
目的 对ECG信号进行实时采集和分析,利用模拟滤波器和信号放大器,构建心脏异常信号采集及分类系统. 方法 采用小波分析的ARM10E处理器,检测信号的形态和QRS波群复合波,基于Poincare支持向量机,从训练数据集中提取特征集,构建心脏疾病分类器,给出临床诊断分类模型.结果 该装置有效改善特征提取效果,提高总体分类的准确率,便于获取和诊断心脏疾病.结论 便携式ECG设备能够捕获异常信号的疑似波形,建立和评估高质量信号,减少患者的在线等待时间,利于早期诊断与识别心脏疾病.
-
46例冠心病心率变异Poincare图分析
心率变异性(heart rate variabity,HRV)是定量反映心脏神经系统活动的一项有价值的指标,HRV减低作为心肌梗死、心衰竭患者猝死或心律失常的指标及预后危险性的估计在实验中已取得较好效果.近年研究由Poincare图可估计HRV大小及心率变化规律[1].Poincare也称Lorenz散点图,着重检测迷走神经对心率的调控作用.在45方向的长短代表了24 h内平均心率变化的大小、白天和夜间平均心率的差异.心脏不同部位交感神经和迷走神经的分布和调控作用有所不同,因而本研究通过Poincare图长程检测冠心病患者的HRV,探讨自主神经系统活动对冠心病患者的作用.
-
心率变异性的线性参数和非线性图形特征在自主神经功能评价中的应用研究
分析心率变异性(HRV)信号的传统方法是通过计算其线性参数,包括时域和频域参数来评价自主神经功能.HRV信号的本质是非线性的,并具有非线性动力学特性.Poincaré图是一种非线性图形法,能够揭示信号中隐藏的现象.本研究分别利用HRV的线性参数和Poincaré图参数在文字输入实验中进行自主神经功能评价.结果表明Poincaré图是评价HRV水平的一种简单且有效的非线性图形法.
