[发明专利]一种ECG信号噪声污染程度与类别智能评估方法有效
| 申请号： | 201910289994.6 | 申请日： | 2019-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN110070013B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 唐继斐;閤兰花 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;A61B5/346 |
| 代理公司： | 浙江千克知识产权代理有限公司 33246 | 代理人： | 周希良 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州市*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明提出一种ECG信号噪声污染程度与类别智能评估方法，包括以下步骤：S1，ECG信号预处理；S2，ECG信号分量特征数理统计计算；S3，ECG信号噪声污染程度判断；S4，低频基线漂移噪声污染程度判断；S5，高频分量噪声污染类别与污染程度判断；S6，ECG信号整体噪声污染程度及类别的综合评估。本发明所述评估方法融合M‑CEEMD信号分解以及SVC网络集群，准确完成ECG信号噪声污染程度评估以及污染类型自动分类。实现对可用ECG信号的筛选，为其选择有针对性的滤波方式提供依据，实现滤波效果提高的同时最大限度的保留原始ECG数据信息，降低了ECG智能诊断假阳性率，同时提高了诊断准确率，具有临床泛化性强，分类准确率高的特点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 ecg 信号 噪声污染 程度 类别 智能 评估 方法 | ||
【主权项】：
1.一种ECG信号噪声污染程度与类别智能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，ECG信号预处理，S2，ECG信号分量特征数理统计计算，S3，ECG信号噪声污染程度判断，S4，低频基线漂移噪声污染程度判断，S5，高频分量噪声污染类别与污染程度判断，S6，ECG信号整体噪声污染程度及类别的综合评估。
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