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Electrocardiogram （ECG） pattern modeling and recognition via deterministic learning

Xunde、Dong、Cong Cong、Wang、Junmin、Hu -、Shanxing、Ou G

2014Acta Scientiarum Naturalium Universitatis SunyatseniEngineering被引 1

摘要

模式经由确定的学习理论当模特儿和识别在这篇论文被介绍的为心电图(ECG ) 的一个方法。而不是认识到 ECG 表明 beat-to-beat，包含很多心跳的每个 ECG 信号被认出。方法完全基于时间的特征(即，动力学) ECG 模式，它包含 ECG 模式的完全的信息。一个动态模特儿被雇用表明方法，它能够产生合成 ECG 信号。基于动态模型，方法在下列二个阶段被显示出：鉴定(训练) 阶段和识别(测试) 分阶段执行。在鉴定阶段， ECG 模式的动力学精确地被建模并且通过确定的学习表示了为经常的 RBF 神经重量。在识别阶段，当模特儿的结果被用于 ECG 模式识别。建议方法的主要特征是 ECG 模式的动力学精确地被当模特儿并且被用于 ECG 模式识别。用 Physikalisch-Technische Bundesanstalt (PTB ) 数据库的试验性的研究被包括表明途径的有效性。

引用本文（GB/T 7714）