基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电数据挖掘  

ECG Mining based on ARMA-APARCH Model and Neural Networks Classification

作　　者：李琼[1] Li Qiong(Department of Electronic Information,Huishang Vocational College,P.R.,China Anhui Hefei 231201)

机构地区：[1]徽商职业学院电子信息系,安徽合肥231201

出　　处：《科技风》2021年第11期94-95,共2页

基　　金：安徽省高校优秀青年人才支持计划(gxyq2019254);安徽省质量工程项目(2019xqsxzx84);校质量工程项目(yj2019jx10);安徽省自然科学重点项目(KJ2017A892)。

摘　　要：对ECG信号建议了基于ARMA-APARCH模型的特征提取新方法。经过对ECG信号进行预处理后,采用神经网络分类对MIT-BIH数据集的三种ECG信号进行数据挖掘,统计表明基于ARMA-APARCH模型和神经网络分类的心电识别精度较高。The new method of feature extraction of ECG signal is proposed based on ARMA-APARCH model.The new feature extraction method is used to cluster analysis of three kinds of ECG signals of MIT-BIH after preprocessing the ECG signal.Statistics show that the accuracy of clustering after feature extraction based on ARMA-APARCH model.

关 键 词：ARMA-APARCH模型 神经网络分类 特征提取 心电数据挖掘 

分 类 号：O212[理学—概率论与数理统计] TP18[理学—数学]