early detection of arrhythmia

资 源 简 介

The early detection of arrhythmia is very importantfor the cardiac patients. This is done by analyzing theelectrocardiogram (ECG) signals and extracting some featuresfrom them. These features can be used in the classification ofdifferent types of arrhythm

详 情 说 明

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。