余桂贤
- 作品数：2 被引量：4H指数：1
- 供职机构：北京航空航天大学更多>>
- 发文基金：中国博士后科学基金博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生生物学更多>>
- 基于多种检测策略的心电图QRS波检测方法的研究被引量：1
- 2006年
- 为了较准确地检测出强干扰区中的R波和非典型R波,我们制定了一套与最小二乘小波相适应的、最大程度突出R波特征的检测策略.即是先选出与R波相类似的点,而后逐步消去非R波特征点.消去的策略包括动态阈值判断、多级重构判断、导数判断、周期判断、QRS波辅助判断以及丢失补偿等.经MIT数据库实验表明,R波检测准确率达到99.9%.
- 于德海刘月郝莹余桂贤何丽
- 关键词：小波变换
- 基于遗传算法和神经元网络的心电信号T波检测被引量：3
- 2008年
- 为了提高T波检测准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本研究结合求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法,用于T波检测。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络识别T波。考虑到T波波峰一定是小波变换(WT)模极大值对,但是反过来,WT模极大值对不一定是T波波峰,首先检测到R波之后一定范围内的WT模极大值对,称为准T波(备选T波),再用训练好的BP神经元网络对刚才检测出的准T波进行筛选和识别,最后确认出真正的T波。MIT数据库实验表明用这样的组合方法检测T波,其检测准确率可达到98%。采取小波变换、GA、BP神经元网络的组合可提高识别T波的正确率。
- 余生晨高立薛阳黄江兰余桂贤崔新伟
- 关键词：全局最优解遗传算法小波变换
