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基于步态非线性特征的心电RR间隔预测关联方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 曹九稳,黄泽银
- 申请号：
- CN201910398150.5
- 公开号：
- CN110215202A
- 申请日:
- 2019.14.05
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了基于步态非线性特征的心电RR间隔预测关联方法。本发明步骤:1.采集身体部位的三维坐标,并同步采集对应的心电图,建立不同运动模式的样本库;2.提取步态周期,将步态数据以每十个步态周期进行分段处理,然后分别采用定量分析及非线性动力学分析的方法,提取多种步态特征;3.将对应的ECG信号进行预处理,提取出与每个步态子集对应的ECG信号的RR间隔;4.构建步态特征与心电RR间隔的关联预测模型;5.训练和测试KELM神经网络,对单个特征及融合后特征进行测试。本发明更易生动的刻画出不同运动模式的步态蕴含的动态本质特性,能更好的预测心电图信号的RR间隔。且准确率、快速性及泛化性能等优势更加突出。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
