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摘要
目的:对心电图房颤异常信号进行检测和分析,利用多层共轭对称Hadamard特征变换模型,构建房颤异常信号分类系统。方法:采用多层共轭对称Hadamard特征变换的房颤识别方法,检测房颤异常信号分类特征。采用基于误差梯度反向传播Levenberg-Marquardt神经网络模型训练测试数据集。构建房颤异常信号分类器,并建立临床诊断分类模型。结果:该模型能有效提高特征分类效果,增加算法的收敛速度及计算精度,便于实时分析和诊断房颤异常疾病。结论:该模型能够捕获异常房颤信号的疑似波形,评估和分析信号特征,具有较高的系统鲁棒性。
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