您的位置：
首页
>
农业专利
>
详情页
一种ECG信号噪声污染程度与类别智能评估方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 唐继斐,閤兰花
- 申请号：
- CN201910289994.6
- 公开号：
- CN110070013A
- 申请日:
- 2019.11.04
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提出一种ECG信号噪声污染程度与类别智能评估方法,包括以下步骤:S1,ECG信号预处理;S2,ECG信号分量特征数理统计计算;S3,ECG信号噪声污染程度判断;S4,低频基线漂移噪声污染程度判断;S5,高频分量噪声污染类别与污染程度判断;S6,ECG信号整体噪声污染程度及类别的综合评估。本发明所述评估方法融合M‑CEEMD信号分解以及SVC网络集群,准确完成ECG信号噪声污染程度评估以及污染类型自动分类。实现对可用ECG信号的筛选,为其选择有针对性的滤波方式提供依据,实现滤波效果提高的同时最大限度的保留原始ECG数据信息,降低了ECG智能诊断假阳性率,同时提高了诊断准确率,具有临床泛化性强,分类准确率高的特点。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
