利用bp神经网络的方法来实现ecg信号st段的模式识别。-The use of bp neural network approach to the realization of ecg signal st paragraph of pattern recognition.

　介绍了一种基于神经网络白化匹配滤波器的QRS 波检测方法。我们用神经网络白化匹配滤波器来处 理ECG 信号的低频成分, 模拟其非线性及非稳态的特性。处理后的信号中含有ECG 中大部分高频成分, 让其通过 一线性匹配滤波器来检测QRS 波及其位置。对于大噪声的ECG 信号, 在匹配滤波器后加差分滤波, 取平方及滑动 平均等处理, 提高检测正确率。使用这种方法我们对M IT?B IH 心电信号数据库中噪声比较大的105号数据进行的 处理, 检测正确率为9912 。作为对比, 用数字

In this paper analysis of „ Electrocardiogram (ECG) PQRSTU-waveforms and prediction of particular decease infection or state of a patient is done using Genetic Algorithm and Artificial Neural Network (ANN), precise Electrocardiogram (ECG) class

是一种双隐层反向传播神经网络，内含心电信号数据及运用MATLAB写的源代码，本程序的性能已经超过其他算法。- Is a two hidden layer back propagation neural network, ECG data and includes source code written in MATLAB, This program has exceeded the performance of other algorithms.