【摘 要】
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睡眠呼吸暂停综合征（SAS）的诊断对预防高血压、冠心病、心律失常、脑卒中等疾病具有重要的临床意义。本文基于单通道的心电（ECG）信号提出了一种新的SAS检测算法,该算法首先对ECG信号进行QRS波检测和预处理,得到RR间期和心源性呼吸（EDR）信号序列,并从中提取各项时频特征参数（n=40）,再对这些参数归一化处理后,使用支持向量机（SVM）进行分类训练,最终获得可评判SAS的指标。经MIT-BI
【机 构】
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浙江大学生物医学工程与仪器科学学院生物医学工程系
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睡眠呼吸暂停综合征（SAS）的诊断对预防高血压、冠心病、心律失常、脑卒中等疾病具有重要的临床意义。本文基于单通道的心电（ECG）信号提出了一种新的SAS检测算法,该算法首先对ECG信号进行QRS波检测和预处理,得到RR间期和心源性呼吸（EDR）信号序列,并从中提取各项时频特征参数（n=40）,再对这些参数归一化处理后,使用支持向量机（SVM）进行分类训练,最终获得可评判SAS的指标。经MIT-BIH权威数据库（Apnea-ECG database）实验表明,本文算法在训练集和测试集上的准确率分别为95%和88%。
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