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文檔簡介
1、世界衛(wèi)生組織公布的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，世界范圍內(nèi)因為患慢性疾病而導(dǎo)致的死亡人數(shù)不斷增加，經(jīng)過更新的2010年至2011年全球10大致死原因，其中死于缺血性心臟病的人數(shù)以占2011年總數(shù)的12.9％共700萬人而位居第一。臨床醫(yī)生大多根據(jù)心電圖（electrocardiogram，ECG）波形來分析和診斷心臟病。ECG信號的自動分析對于當(dāng)今紛雜的心電監(jiān)護(hù)儀來說，無疑是最為關(guān)鍵的技術(shù)之一。ECG自動分析的任務(wù)主要包括對ECG信號預(yù)處理，特征提
2、取等，最終目的是根據(jù)心電波形特點對其進(jìn)行自動分類診斷。然而由于心電信號波形復(fù)雜多變和個體差異性對心電信號精確分類是非常困難的?，F(xiàn)有心電信號分類算法取得了很多成就，但無論理論還是應(yīng)用上都需進(jìn)一步研究。稀疏表示的出現(xiàn)為心電信號處理提供了新切入點，被成功應(yīng)用于人臉識別，圖像去噪，心電信號壓縮，檢測等。本文設(shè)計了一種基于稀疏表示和最小二乘支持向量機（Least Squares Support Vector Machine，LS-SVM）的心電信
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