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基于AR/KNN的心率变异性分析识别方法

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针对HRV信号的特征值提取和分类识别问题,提出一种AR/KNN联合信号模式识别算法.该方法首先采用AR谱分析提取HRV频域特征值,结合信号时域特征值组成HRV特征矩阵,之后通过K近邻分类(KNN)对特征向量进行分类识别.为验证算法准确性,采用MIT-BIH数据库中的四类心电数据对算法进行训练和检测.实验结果表明:该算法对HRV的分类识别正确率可达93.5％,高于同类型其他分类识别算法.
Analysis and Identification of Heart Rate Variability Based on AR/KNN

赵景川、卢玲、张燕丽

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武警工程大学研究生大队,西安,710086

武警黑龙江总队参谋部,哈尔滨,150000

心率变异性 AR谱分析 K近邻分类

2020

武警工程大学学报
中国人民武装警察部队工程学院

武警工程大学学报

影响因子：0.05
ISSN：2095-3984
年,卷(期)：2020.36(2)
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