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心电(Electrocardiograph)作为人体重要的生理及病理指标之一,具有重要的医学研究价值。针对其信号微弱、频率低、阻抗高、随机性强及易受干扰的特点,首先提出了信号调理电
基于MATLAB心电信号小波处理分析研究.caj
心电信号预处理中的陷波器设计，帮助处理心电信号
心电信号的准确判别是实现心电监测系统智能诊断的关键。为提高心电信号的分类精度,研究了一种改进BP神经网络的心电信号分类算法。首先对MIT-BIH Arrhythmia Database样本专家标注心拍
给出了采用高精度低功耗TL084C四运放集成芯片,并通过合理的结构设计和参数选择来实现抗干扰型便携式心电信号检测系统的简易设计方法,该方法具有一定的实用价值。
本方案解决了实际心电信号采集过程中硬件电路复杂、噪声大以及个别心电波形不易采集等困难。为医学研究和教学带来方便,具有一定实用和参考价值。
本文设计了一个具有数字化、信息化特征的心电信号处理系统。该系统以 32 位高速 ARM 处理器为硬件平台,以实时操作系统作为软件平台,对硬件系统的资源进行了调度和分配,达到了对心电信号进行实时处理的效
基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理
心电信号QRS波群检测对传统差分阈值法在R波检测中存在的问题进行改进，将正向和倒置R波分开检测。
为实现运动想象脑电信号的精准分类,提出以Levenberg-Marquardt算法(LM)替代BP神经网络构造分类器来提高分类识别率。实验以2008年BCI竞赛信号采集模式为标准,使用Emotive
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