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研究适于远程心电诊断，基于ARMA模型的高精度的心电信号(ECG)直接分类方法．利用ARMA模型系数作为特征对ECG信号进行分类和压缩．在对信号特征分类时，采用了BP神经网络分类的方法．利用文中方法对MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律(NSR)、心房早期收缩(APC)、心室早期收缩(PVC)、心室性心动过速(VT)、室上性心动过速(SVT)和心室纤维性颤动(VF)各300个样本信号进行了测试，获得了96．51％～98．38％的分类精度． 相似文献
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ARMA模型是一类常用的随机时间序列模型,它是一种精度比较高的序列短期预测方法,本文主要是通过分析数据的特征,建立一个合理的ARMA模型,利用这个模型对我国经济进行合理的预测. 相似文献
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心律失常是一类严重威胁人类生命安全的心血管疾病,其机制复杂,临床治疗亟待改进。当前虚拟电生理仿真模型整合离子通道电生理特性、动作电位、体表心动图等基础研究数据,对心电活动和心律失常机制的阐释有了长足的进步,但与真实人体心电活动仍存在一定差异。本文结合基础与临床最新研究进展,提出将离子通道β亚基、细胞器和亚细胞结构等调节心电活动的数据以及基于人类iPS衍生的心脏类器官获取的心电数据纳入心电模型构建的策略,从微观和宏观多尺度更新、完善和验证虚拟心脏电生理模型,并提出通过分子对接结合心电仿真模型筛选、评估靶向治疗心律失常药物的思路。 相似文献
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时间序列分析方法是经济领域研究的主要工具之一,它用合适的模型描述历史数据随时间变化的规律,并预测经济变量值,而ARMA模型是其中较为基础的一种。本文介绍了随机时间序列的统计预测方法,给出了ARMA模型的建立与识别过程,并进行参数估计和检验,以对我国未来短期内的GNP平减指数进行动态预测。 相似文献
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心电信号检测是当今治疗心血管疾病的主要辅助手段之一,但是由于心电信号检测在具体诊疗中实际条件不佳以及干扰现象严重的特征,在诊疗中常常会出现肌电干扰、基线漂移以及工频干扰等现象,最终导致诊疗误差等问题的产生。基于此,文章就心电信号检测中的噪声与干扰及消除方法做了深入探讨,旨在为同行日后工作提供参考。 相似文献
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利用径向基神经网络，对国内外近年来专利申请数量进行了预测。预测结果同用时间序列ARMA模型预测的结果进行了比较。预测结果表明：良好训练的径向基神经网络的输出数据能与实际专利申请数较好地吻合，而且比ARMA预测方法更为有效，可作为专利预测的一种新手段。 相似文献
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对新型网络攻击信号进行准确有效检测的问题已有许多研究。网络攻击信号更新变化迅速,严重影响了网络环境的安全稳定,传统的网络攻击信号检测算法如ARMA模型算法检测性能不够理想。采用非线性信号处理的方法,基于期望最大化算法的高斯混合模型,结合Lorenz混沌系统进行同步控制,提出了一种改进的网络攻击检测算法。对网络数据流进行建模并检测,将差值这个特征作为混沌同步控制量,进行检测和判决。仿真结果表明改进的检测算法能有效检测网络攻击信号数据库中最新的5类攻击信号,与ARMA算法进行检测性能比较,检测概率同等条件下提升幅度明显,最高为15%以上,在网络攻击安全防御中展现优越的应用性能和前景。 相似文献
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基于Hilbert谱提取的舰船发动机故障信号分解 总被引：2，自引：0，他引：2
发动机故障特征提取是进行故障诊断的基础,研究舰船发动机故障信号分解下特征参数提取和专家系统故障诊断识别问题,传统方法中通过经验模态分解方法提取故障信号的基频信息,在特征分解过程中需要预先选择基函数,计算复杂,且不能反映信号的幅值在整个频率段上随频率的变化,故障信息表征不全。提出一种基于改进的经验模态分解Hilbert谱提取的发动机故障诊断方法,采用Hil-bert-Huang变换方法的Hilbert谱提取方法,把舰船发动机故障信号这一复杂信号分解成若干个IMF分量之和,利用局部极大值与局部极小值对信号的特征时间尺度进行信号包络分解,在时变ARMA(2p,2q)模型中,分别对每个IMF用Hilbert-Huang变换进行谱分析,提取故障信号的Hilbert谱特征,在Simu-link平台下进行仿真实验,结果表明该故障诊断方法和智能专家系统能准确诊断发动机5类故障,稳定性好。 相似文献
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[研究目的]探索有效的方法实现对专利价值的早期预测既可为后续高价值专利培育提供更多机会,也可对问题专利等低价值专利进行早期识别,减少公共资源虚耗,对推动知识产权高质量发展至关重要。[研究方法]聚焦现有研究鲜少关注的专利权力要求书,提出一种融合权利要求语义特征的专利价值早期预测方法。首先,对权利要求文本进行解析并提取语义特征;然后融合权利要求语义特征构建专利价值评估指标体系并运用皮尔逊相关性分析方法进行指标优化;最后,结合CatBoost分类模型和SHAP方法实现高价值专利的早期挖掘和低价值专利的早期识别。[研究结论]结果表明,构建的专利价值早期预测模型分类准确率达到90.79%,相较于传统机器学习方法具有准确性更高、解释性更好、适用性更广的优势;首次引入的权利要求语义特征对于预测专利价值贡献显著,融合该特征的指标体系具有一定的优越性。 相似文献
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为有效定位识别和提取网络流量序列的暂态性异常特征,针对网络异常流量特征扰动性和暂态性特点,提出一种基于小波分解的二叉分类回归决策树主分量特征优化跟踪特征提取算法。利用训练集建立决策树模型,采用二叉分类回归决策树模型进行主分量特征优化跟踪建模,利用双正交提升小波分解得到的各层细节信号对暂态性扰动特征的敏感性,实现网络流量异常特征的定位提取和识别。仿真实验表明,改进算法的抗干扰能力和分辨率提高显著,暂态性异常特征谱图分辨能力提高,异常特征分布谱清晰可见,展示了较好的特征提取和状态识别性能。 相似文献
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本发明公开了一种用于评价颈内动脉血管指标参数的评估方法,包括以下步骤:获取步骤:获取颈内动脉血管的血流速度波形信号、血管影像图形、颈内动脉血管的血液对血管壁的压力波形信号以及人体的心电信号;处理步骤:根据血液动力学、图像处理软件对血流速度波形信号、压力波形信号、心电信号及血管影像图形进行处理得出颈内动脉血管指标参数,并根据系统预设的指标参数范围以及评分模型对颈内动脉血管指标参数进行评分得出对应的评分结果。 相似文献
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文章以西藏自治区1978～2011年的地区生产总值时间序列为具体的分析对象,通过对数据的平稳化处理,在此基础上建立自回归移动平均模型(ARMA模型)。用Eveiws软件拟合ARMA模型并做预测分析。 相似文献
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基于1978~2012年安徽省农村居民年人均纯收入的时间序列,利用Eviews软件对时间序列先后进行平稳性检验、自相关和偏相关分析,并建立ARMA(1,1)模型;然后确定模型参数并对模型的随机误差项进行白噪声检验,检验通过,满足预测的要求;运用该模型对人均纯收入进行预测,结果显示平均绝对误差率较低;利用模型进行农村居民纯收入进行短期预测,数据表明,安徽省农村居民纯收入将保持持续稳定增长的态势增长;最后针对增加农村居民收入与缩小城乡居民收入差距等问题提出了可行性的建议。 相似文献
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一、概述近年来,预测学在国内外发展迅速并得到广泛应用。时间序列分析和建模技术是预测的重要手段。众所周知,对被研究的客观过程(经采样后已成为时间序列)建立模型,并根据动态数据来确定模型的参数,是对该过程(时间序列)进行模态分析和预测的典型方法。在经济预测中,最常见模型有自回归(AR)模型和自回归滑动平均(ARMA)模型等。已有不少文献对这二种基本模型作了系统的阐述,本文不再赘述。在实践中经常会遇到这样情况,就是被预测的对象常常有一些先验信息,例如事先就知道该过程一部分统计特性,如一 相似文献
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目前心电(ECG)信号压缩是生物医学信号压缩的一个热门研究领域,本文通过对众多压缩方法进行比较研究,总结了目前心电数据压缩中的一些常用方法和先进技术,提出了基于新的SPIHT算法的ECG信号压缩方法的一个探索思路. 相似文献