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期刊文章详细信息

基于改进的快速独立分量分析与支持向量机的ECG分类诊断  ( EI收录)  

Diagnostic ECG classification based on improved fast independent component analysis and support vector machine

  

文献类型:期刊文章

作  者:谢亮[1] 汪晓东[2]

机构地区:[1]浙江师范大学计算机系,金华321004 [2]浙江师范大学电子工程系,金华321004

出  处:《仪器仪表学报》

基  金:浙江省自然科学基金(Y106786)资助项目

年  份:2009

卷  号:30

期  号:12

起止页码:2599-2604

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2008、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号:20100512678437)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:提出了一种改进快速独立分量分析与支持向量机相结合的新型心电图分类方法。利用埃特金加速法对快速独立分量分析算法的核心迭代过程进行改造,得到改进的快速独立分量分析算法,减少了迭代次数,提高了算法的收敛速度。新方法运用改进的快速独立分量分析算法提取心电图数据的特征向量,并通过支持向量机实现心电图信号的分类。对取自MIT/BH数据库的7种不同心脏状况的心电图数据进行实验,结果表明该方法整体识别率达到98.8%,改进的快速独立分量分析算法所需迭代时间比现有的快速独立分量分析算法减少48%。

关 键 词:ECG信号分类  独立分量分析 埃特金加速  支持向量机

分 类 号:TP391.4]

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同被引文献:

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