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在心脏病患者中,早期检测心律失常非常重要。为了实现这一目的,需要分析心电图(ECG)信号并从中提取一些特征。这些特征可以用于不同类型心律失常的分类。在本文中,我们提出了三种不同的特征提取算法:傅里叶变换(FFT),自回归建模(AR)和主成分分析(PCA)。使用的分类器将是人工神经网络(ANN)。我们观察到依赖于PCA特征的系统具有最高的准确性。所提出的技术涉及训练和测试数据的整个3秒间隔。与类似数据的参考文献相比,我们的准确率为92.7083,而参考文献只有84.4的准确率。我们的研究结果表明,基于PCA特征的系统可以有效提高心律失常的识别准确性,而且我们的方法可以应用于各种类型的心律失常识别和分类问题。除此之外,我们也可以探索如何利用这些特征来预测心脏疾病,为病患提供更好的治疗和护理方案。