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摘要：目的:探究心电RR间期序列的延迟时间的计算方法,并研究RR间期序列的延迟时间与其复杂度及年龄的关系.方法:以年轻(21～34岁)与年老(68～81岁)二组健康人的心电RR间期时间序列为实验数据,采用等概率符号分析方法计算其互信息,再按互信息极小原则确定其延迟时间.结果:年老组的延迟时间明显...
受到RR间期序列中的非平稳趋势的影响，使效果降低；李丽萍等[3]对脉冲抑制滤波器算法进行了改进，提出一种基于滑动窗口脉冲抑制滤波器算法，首先对RR间期序列进行交迭分段，分别计算每段序列的脉冲抑制滤波器，然后采用信号增强技
妊娠中晚期心电图短P—R间期心率变异性研究-目的研究妊娠中晚期心电图短P—R间期发生机制。方法对36例妊娠中晚期发现短P-R间期者(观察组)和36例P-R间期正常的中晚期孕妇(对照组)进...
每例选取5个同步12导联动态心电图片段:RR间期1s、RR间期=1s、RR间期=0.8s、RR间期=0.6s和RR间期0.6s,测量其RR间期与QT间期值,分析各组实测QT间期值(QT)与由Bazett方程计算而来的理论QT间期值(calculatedQTinterval,QT.cal)的差异以及QT/RR斜率
该论文基于残差网络来表示人类心跳间期RR信号所携带的复杂非线性信息从而用于人体睡眠呼吸暂停疾病的检测；同时，提出了一个新角度——动态自回归表示，来说明在卷积层中RR信号是如何被表…
例如:计算心室率时,每5个大方格出现1次QRS波,即RR间期1.0s(1000ms),心室率60bpm(次/分)。每4个大格出现1次QRS波,即RR间期0.8s(800ms),心室率75bpm,依次类推。也可以应用公式计算:心率=60000(ms)/RR间期(ms)。例如
当心率值低于0.45时，时间窗长值设置为1.2倍的RR间期序列；当心率值超过0.5时，时间窗长值设置为1.5倍的RR间期序列。3）当检测到三个R波波峰时，计算出前两个RR间期序列的相邻差，设置RR间期序列相邻差的经验阈值T2为0.35。
最后使用决策树的方法进行分类，在这里决策树的方法选用ID3算法，这种无量纲的分析方法正好消除7d波特征与RR间期特征的不兼圈圈困圈圈圈图1．3分类系统的流程图1．6论文结构本文的内容安排如下：第一章为绪论，介绍本文的研究背景、心
MeanRR：RR间期的平均值。在一段时间内（例如5min）计算RR间期的平均值。TriangularIndex：三角指数也称圣乔治指数。无量纲。NN间期的总个数除以NN间期直方图的高度。SDSD：全部相邻NN间期长度之差的标准差。单位为ms。RMSSD：全部相邻NN
本文使用MIT-BIH数据库获取相关数据,通过计算选择合适的数据作为数据源。从实验数据源中提取RR间期信号并对其进行样条插值和重采样,得到时间间隔均匀的RR间期信号,同时从实验数据源中提取出睡眠分期标签。第二,对心率变异性相关特征进行提取...
摘要：目的:探究心电RR间期序列的延迟时间的计算方法,并研究RR间期序列的延迟时间与其复杂度及年龄的关系.方法:以年轻(21～34岁)与年老(68～81岁)二组健康人的心电RR间期时间序列为实验数据,采用等概率符号分析方法计算其互信息,再按互信息极小原则确定其延迟时间.结果:年老组的延迟时间明显...
受到RR间期序列中的非平稳趋势的影响，使效果降低；李丽萍等[3]对脉冲抑制滤波器算法进行了改进，提出一种基于滑动窗口脉冲抑制滤波器算法，首先对RR间期序列进行交迭分段，分别计算每段序列的脉冲抑制滤波器，然后采用信号增强技
妊娠中晚期心电图短P—R间期心率变异性研究-目的研究妊娠中晚期心电图短P—R间期发生机制。方法对36例妊娠中晚期发现短P-R间期者(观察组)和36例P-R间期正常的中晚期孕妇(对照组)进...
每例选取5个同步12导联动态心电图片段:RR间期1s、RR间期=1s、RR间期=0.8s、RR间期=0.6s和RR间期0.6s,测量其RR间期与QT间期值,分析各组实测QT间期值(QT)与由Bazett方程计算而来的理论QT间期值(calculatedQTinterval,QT.cal)的差异以及QT/RR斜率
该论文基于残差网络来表示人类心跳间期RR信号所携带的复杂非线性信息从而用于人体睡眠呼吸暂停疾病的检测；同时，提出了一个新角度——动态自回归表示，来说明在卷积层中RR信号是如何被表…
例如:计算心室率时,每5个大方格出现1次QRS波,即RR间期1.0s(1000ms),心室率60bpm(次/分)。每4个大格出现1次QRS波,即RR间期0.8s(800ms),心室率75bpm,依次类推。也可以应用公式计算:心率=60000(ms)/RR间期(ms)。例如
当心率值低于0.45时，时间窗长值设置为1.2倍的RR间期序列；当心率值超过0.5时，时间窗长值设置为1.5倍的RR间期序列。3）当检测到三个R波波峰时，计算出前两个RR间期序列的相邻差，设置RR间期序列相邻差的经验阈值T2为0.35。
最后使用决策树的方法进行分类，在这里决策树的方法选用ID3算法，这种无量纲的分析方法正好消除7d波特征与RR间期特征的不兼圈圈困圈圈圈图1．3分类系统的流程图1．6论文结构本文的内容安排如下：第一章为绪论，介绍本文的研究背景、心
MeanRR：RR间期的平均值。在一段时间内（例如5min）计算RR间期的平均值。TriangularIndex：三角指数也称圣乔治指数。无量纲。NN间期的总个数除以NN间期直方图的高度。SDSD：全部相邻NN间期长度之差的标准差。单位为ms。RMSSD：全部相邻NN
本文使用MIT-BIH数据库获取相关数据,通过计算选择合适的数据作为数据源。从实验数据源中提取RR间期信号并对其进行样条插值和重采样,得到时间间隔均匀的RR间期信号,同时从实验数据源中提取出睡眠分期标签。第二,对心率变异性相关特征进行提取...
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