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公开(公告)号：CN105496402A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510809814.4
申请日：2015-11-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0452 , A61B5/0472 , A61B5/0456
CPC classification number: A61B5/0452 , A61B5/0456 , A61B5/0472
Abstract: 本发明公开了一种基于散点图和符号动力学的心电特征分析方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行预处理后进行R波定位并通过计算相邻R波的间隔获得HRV序列；绘制心电散点图并用一组45°平行线对心电散点图进行分区，然后依照各散点相应RR间期的顺序，将各散点以该散点所在分区的区号组成序列并进行编码和进制转换获得一个十进制序列，计算该序列的信息熵来构造特征向量，从而对心电信号进行分类识别等。
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公开(公告)号：CN105411565A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510809720.7
申请日：2015-11-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/024
CPC classification number: A61B5/04012 , A61B5/02405 , A61B5/0402 , A61B5/7203 , A61B5/7264 , A61B5/7275
Abstract: 本发明公开了一种基于广义尺度小波熵的心率变异性特征分类方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行干扰和基线漂移去除等预处理之后进行R波定位并通过计算相邻R波的间隔获得HRV序列；对其进行离散小波变换获得离散小波系数，然后根据需求选取适当α值计算各层小波系数的α阶广义小波熵；再根据所得熵值筛选出具有统计差异性的尺度作为特征层，并用它们的α阶广义小波熵值构建特征向量，从而对心电信号进行分类识别。
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公开(公告)号：CN105320969A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510809709.0
申请日：2015-11-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度Renyi熵的心率变异性特征分类方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行干扰和基线漂移去除等预处理之后进行R波定位并通过计算相邻R波的间隔获得HRV序列；对其进行离散小波变换获得离散小波系数，然后根据需求选取适当q值计算各层小波系数的Renyi熵；利用计算所得的各尺度的Renyi熵值来构造特征向量，从而对心电信号进行分类识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108523873A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810093970.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0402
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/7257
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶傅里叶变换和信息熵的心电信号特征提取方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行预处理后进行多个阶次下的分数阶傅里叶变换；计算各阶次信号的幅度谱并进行归一化，而后计算各阶次幅度谱的信息熵，将这些阶次下的信息熵作为心电的特征，选择合适的分类器可对心电信号进行分类识别等。
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公开(公告)号：CN108523873B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN201810093970.9
申请日：2018-01-31
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶傅里叶变换和信息熵的心电信号特征提取方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行预处理后进行多个阶次下的分数阶傅里叶变换；计算各阶次信号的幅度谱并进行归一化，而后计算各阶次幅度谱的信息熵，将这些阶次下的信息熵作为心电的特征，选择合适的分类器可对心电信号进行分类识别等。
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公开(公告)号：CN112716498A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011593191.9
申请日：2020-12-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态时间规整和符号动力学的心电信号特征提取方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行预处理后进行R波定位并通过R波峰值位置对心拍进行切分；对相邻心拍通过动态时间规整算法计算其序列差异值；将差异值序列按幅值进行分区，以序列中各点所在分区的区号组成新序列并进行编码和进制转换获得十进制序列，计算该序列的信息熵作为心电的特征值，可用于对心电信号进行分类识别等。
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公开(公告)号：CN105411565B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201510809720.7
申请日：2015-11-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0402 , A61B5/024
Abstract: 本发明公开了一种基于广义尺度小波熵的心率变异性特征分类方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行干扰和基线漂移去除等预处理之后进行R波定位并通过计算相邻R波的间隔获得HRV序列；对其进行离散小波变换获得离散小波系数，然后根据需求选取适当α值计算各层小波系数的α阶广义小波熵；再根据所得熵值筛选出具有统计差异性的尺度作为特征层，并用它们的α阶广义小波熵值构建特征向量，从而对心电信号进行分类识别。
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公开(公告)号：CN105496402B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201510809814.4
申请日：2015-11-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0452 , A61B5/0472 , A61B5/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于散点图和符号动力学的心电特征分析方法，属于心电信号处理领域。对待处理的原心电信号进行预处理后进行R波定位并通过计算相邻R波的间隔获得HRV序列；绘制心电散点图并用一组45°平行线对心电散点图进行分区，然后依照各散点相应RR间期的顺序，将各散点以该散点所在分区的区号组成序列并进行编码和进制转换获得一个十进制序列，计算该序列的信息熵来构造特征向量，从而对心电信号进行分类识别等。
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