心电时间序列的表示方法和相似性度量问题研究

发布时间：2023-05-14 19:11

　　心脏病长期以来都是人类健康的头号杀手。心电图(ECG)提供了心脏功能活动的重要信息,能够帮助诊断一些常见的心脏疾病。传统的ECG自动识别算法通过检测QRS波群、P波、T波等波形,提取出每个波形的特征,然后依据这些特征对ECG进行分类。目前QRS波群的检测比较成熟,但还无法做到对P波、T波的有效检测。随着医疗信息化的推进,医院和社区已经积累了海量的心电数据。时间序列相似性搜索方法可以不再拘泥于特定波形的检测,而是从数据库中查询出最为相似的心电样本,并依此判定测试样本的类别。本文以心电时间序列的相似性搜索为主题,主要研究了心电时间序列的表示方法和相似性度量算法。主要研究工作和成果如下:心电时间序列是一种高维度的数据,为了方便存储、查询和挖掘,需要对其进行压缩表示。本文根据心电时间序列的特点,提出了基于残差平衡及边界约束的分段线性回归方法(RBBC_PLR)。该方法利用残差平衡和边界约束两个判定条件,能够有效地识别出趋势变化点,然后利用这些点对整个心电时间序列进行分段。RBBC_PLR在保留心电时间序列基本形态特征的同时,能够更大程度地压缩数据。实验表...

【文章页数】：61 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第1章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 心电图的相关概念
    1.3 国内外相关研究和综述
        1.3.1 心电图自动识别
        1.3.2 时间序列相似性搜索
    1.4 问题的总结与分析
    1.5 本文主要研究内容
    1.6 论文结构安排
第2章 时间序列相似性搜索的相关算法
    2.1 时间序列的表示方法
        2.1.1 离散傅里叶变换
        2.1.2 离散余弦变换
        2.1.3 分段累积近似
        2.1.4 自适应分段常数近似
        2.1.5 分段线性表示
    2.2 时间序列的相似性度量方法
        2.2.1 欧氏距离
        2.2.2 余弦距离
        2.2.3 最长公共子序列
        2.2.4 编辑距离
        2.2.5 动态时间弯曲
    2.3 k近邻算法
    2.4 本章小结
第3章 心电时间序列的分段线性表示
    3.1 分段线性回归
    3.2 基于残差平衡及边界约束的分段线性回归
        3.2.1 算法的理论基础
        3.2.2 算法的基本原理
        3.2.3 算法描述
    3.3 实验设计与结果分析
        3.3.1 实验一各种时间序列表示方法的对比
        3.3.2 实验二算法在不同压缩率下的表现
    3.4 本章小结
第4章 心电时间序列的相似性度量
    4.1 分段之间的“距离”
    4.2 基于转换代价的动态时间弯曲算法
    4.3 实验设计与分析
        4.3.1 实验一验证相似性度量算法的有效性
        4.3.2 实验二心电自动识别算法之间的对比
    4.4 本章小结
结论
参考文献
致谢



本文编号：3817594