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公开(公告)号：CN111449622A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010198440.8
申请日：2020-03-20
Applicant: 复旦大学
Abstract: 本发明属于医疗仪器技术领域，具体为一种基于心冲击图（BCG）检测设备的房颤识别系统。本发明房颤识别系统包括传感器、信号调理电路和微处理器；微处理器进行采样和运算处理，判断使用者是否房颤发作；本发明通过对所采集的信号进行能量转换，将原始BCG信号转换为BCG能量信号进行处理，在BCG能量信号上提取16个特征，通过机器学习分类算法对信号进行房颤与窦性心律的判别。有效解决了BCG信号的波形多样性所带来的房颤识别困难的问题，增强了算法的普适性，提高了算法的判别准确率。
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