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【24h】

ECG beat classification using neuro-fuzzy network

机译:使用神经模糊网络进行心电图心跳分类

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摘要

In this paper we have studied the application on the fuzzy-hybrid neural network for electrocardiogram (ECG) beat classification. Instead of original ECG beat, we have used; autoregressive model coefficients, higher-order cumulant and wavelet transform variances as features. Tested with MIT/BIH arrhytmia database, we observe significant performance enhancement using proposed method.
机译:在本文中,我们研究了模糊混合神经网络在心电图心跳分类中的应用。我们没有使用原始的心电图搏动;自回归模型系数,高阶累积量和小波变换方差为特征。通过MIT / BIH心律失常数据库进行测试,我们发现使用所提出的方法可以显着提高性能。

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