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邱雅竹

作品数:9 被引量:52H指数:4
供职机构:四川师范大学数学与软件科学学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金四川省青年科技基金更多>>
相关领域:医药卫生自动化与计算机技术理学机械工程更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 2篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 4篇医药卫生
  • 4篇理学
  • 1篇机械工程

主题

  • 4篇心电
  • 4篇粗糙集
  • 3篇神经网
  • 3篇神经网络
  • 3篇算子
  • 3篇小波
  • 3篇近似算子
  • 2篇导联
  • 2篇电图
  • 2篇多导联
  • 2篇心电图
  • 2篇心电图分类
  • 2篇心电信号
  • 2篇映射
  • 2篇值映射
  • 2篇小波变换
  • 2篇论域
  • 2篇多值
  • 2篇多值映射
  • 2篇QRS波

机构

  • 9篇四川师范大学
  • 1篇成都理工大学
  • 1篇江西农业大学

作者

  • 9篇邱雅竹
  • 5篇冯俊
  • 4篇莫智文
  • 3篇付蓉
  • 1篇丁显峰

传媒

  • 3篇四川师范大学...
  • 2篇生物医学工程...
  • 1篇第三军医大学...

年份

  • 3篇2006
  • 4篇2005
  • 2篇2004
9 条 记 录,以下是 1-9
排序方式:
关于两个论域上的覆盖广义粗糙集理论
粗糙集理论通过不可分辨关系为不确定和不完备信息的处理提供了一套系统的方法。本文主要在两个论域上讨论了覆盖广义粗集的覆盖,可约元,覆盖约简,以及两个论域上的近似算子和覆盖近似算子的关系,并探讨论了其在疾病诊断上的应用。
邱雅竹付蓉
关键词:粗糙集论域疾病诊断
文献传递
基于改进射线拟合法的多导联心电图神经网络分类系统被引量:3
2006年
我们基于心电图特征提取与神经网络分类,提出了一种模拟现实的心电图分类方法,首先应用改进的心电图射线拟合理论,得到心电图多导联的特征;并根据心电图疾病分析的原理与实际诊断的特点,得到一个能对多导联心电图数据疾病类型进行分类的神经网络,为心电图自动分析提出了一个新的思路。经M IT-B IH心电数据库部分波形试验证明,该方法具有较高准确率,对学习过的波形分类正确率为100%,未学习过的78.2%。
冯俊邱雅竹莫智文
关键词:多导联心电图分类神经网络
两个论域上的粗糙集模型及其应用被引量:15
2005年
主要从标准粗糙集出发介绍了将单个非空有限论域上的粗糙集推广到两个非空有限论域上形成的两个论域上的粗糙集,对其性质进行了讨论,以及该模型在疾病诊断上的应用.
邱雅竹付蓉
关键词:粗糙集论域多值映射近似算子
基于模糊随机集的λ-截集的粗糙近似算子
2005年
在模糊随机近似空间里,以模糊集的λ截集为桥梁,定义了一种新的粗糙近似算子,从随机变量和λ截集两个角度出发对近似算子进行了深入的研究,同时根据描述系统的不同指标的论域和量纲差异(可结合模糊随机变量的期望)对模型进行了再一次的扩展.
付蓉邱雅竹
关键词:Λ-截集粗糙集近似算子
基于小波变换的心电信号检测新方法被引量:10
2005年
首先利用正交小波包对心电信号进行去噪,然后采用Mallat算法获得信号在不同尺度上的小波分解细节信号,再对23尺度上的细节信号进行处理,使得与R波对应的模极值大幅度增加,提高了QRS波的检测率.经MIT BIH心电数据库检验,QRS波检测率达到99.86%.
邱雅竹冯俊
关键词:心电信号小波包小波变换奇异点QRS波
基于Mexican-hat小波的QRS检测新方法被引量:20
2006年
基于心电信号的特征点对应于Mexican-hat小波变换的极值,我们使用Mexican-hat小波检测心电信号的特征点,为心电信号分析提供了新的检测手段。该方法简单,对心电信号特征点定位准确,快速。经MIT-BIH心电数据库检验,QRS波的检测率达到99.9%。
邱雅竹丁显峰冯俊莫智文
关键词:特征点QRS波
一种多导联心电图神经网络分类系统
<正>对心电信号的分析,一般有单导联和多导联检测两种。多导联分析检测,可以综合各导联的信号进行判断,准确性优于单导联分析。波形检测识别和参数提取是心电图分析的关键,QRS波的检测又是首要问题,确定了R波的位置,才能分析E...
冯俊邱雅竹莫智文
文献传递
基于粗集理论与小波变换的心电信号自动分析研究
本文主要从标准粗糙集出发介绍了将单个非空有限论域上的粗糙集推广到两个非空有限论域上形成的两个论域上的粗糙集,并对其性质进行了讨论,在此基础上进一步讨论了两个论域上广义覆盖粗糙集理论,并且研究了心电分类在其上的应用.由于在...
邱雅竹
关键词:粗糙集多值映射近似算子心电信号小波变换
文献传递
基于小波特征提取的多导联心电图神经网络分类被引量:5
2006年
目的研究得到高效、快速、高准确率的心电图的分类方法。方法运用Mexicanhat小波检测多导联心电信号的特征点,然后运用径向基函数网络对特征进行分类。结果经过MITBIH心电数据库波形试验,并与别的实验比较证明,该方法具有较高准确率,对学习过的波形分类正确率达到100.0%,未学习过的86.6%。结论结合心电图的特点得到高准确率的分类方法。
冯俊邱雅竹莫智文
关键词:多导联心电图分类神经网络
共1页<1>
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