【摘 要】
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为提高心电图分类的准确度,提出一种基于复合特征和FOAGRNN的心电图分类方法.该方法首先用核独立主元分析(KICA)对心电信号进行非线性特征提取得到特征向量A,其次采用小波包变
【机 构】
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桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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广西自然科学青年基金(2016GXNSFBA380117), 桂林市科学研究与技术开发项目(2016010404-3), 广西自动检测技术与仪器重点实验室基金(YQ17116,YQ16114,YQ15116)
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为提高心电图分类的准确度,提出一种基于复合特征和FOAGRNN的心电图分类方法.该方法首先用核独立主元分析(KICA)对心电信号进行非线性特征提取得到特征向量A,其次采用小波包变换对心电信号进行多尺度分解,提取小波包节点系数重构后的归一化能量组成特征向量B,A和B组合成复合特征向量C作为心电信号特征,再者利用果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)参数构建出FOAGRNN模型,最后利用优化后的分类模型对心电特征进行识别分类.仿真实验结果表明,FOAGRNN分类方法较其它方法具有很高的分类准确度,
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