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生物医学工程
面向躯感网的心电融合特征分析方法
针对躯感网(BSN)穿戴设备的存储能力和计算能力受限的特点,为有效提高心电(ECG)分析模型识别率和效率,提出面向躯感网的ECG融合特征提取方法。采用Pan-Tompkins算法实现对QRS波群实时快速检测和时域特征提取;采用轻量级稀疏自编码(SAEs)网络对连续ECG信号进行深度特征提取和降维;通过向量张成的方式完成特征融合。使用MIT-BIH数据库中的ECG数据进行仿真实验,结果表明:基于融合特征的ECG分析模型精确度高,耗时少,能够满足面向躯感网的ECG特征提取的性能要求。
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传感器与微系统
2021年09期
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