粗集理论及其在心电图自动分析中的应用研究

发布时间：2020-08-24 11:00

【摘要】： 本文在粗糙集理论的基础上，对粗集决策表的简化理论进行了研究，并 将粗集决策表简化方法用于心电图特征点的识别，得到了心电图特征点识别的简 化规则，利用这些简化规则可以有效地识别出心电图特征点。本文还提出了一种 确定特征元素类的方法—特征元确定算法，并将该方法用于心电图特征点的识 别，提高了心电图特征点识别的准确度。本文还将决策表简化后得到的心电图特 征点识别规则和特征元确定算法相结合，对决策表简化后的结果进行了验证和讨 论。本文还研究了差分法原理，提出了k点差分中“k”的确定方法。并建立了心 电图自动分析的算法，如R波识别、QRS波起止点识别、P波、T波识别算法， 通过MIT-BIH的8个小时数据检验得到R波的检出率平均达95.65％。采用决策 表简化后得到的心电图特征点识别规则对R波识别的检出率稍高于常规识别方 法。本文的算法均采用MATLAB数学软件编写程序实现；同时为了便于心电图 自动分析算法的研究与开发，还开发了一套用于心电图自动分析算法研究的 MATLAB工具包，为心电图自动诊断部分奠定了基础。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2000
【分类号】：O159;R311

【引证文献】

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本文编号：2802378