TY -的A2 -帕尔马,阿尔贝托·j . AU - Alotaiby Turky n . AU - Alrshoud沙特拉希德盟——Alshebeili萨利赫a . AU - Aljafar·m . PY - 2019 DA - 2019/12/16 TI - ECG-Based主题识别使用统计特性和随机森林SP - 6751932六世- 2019 AB -在这种工作,一个nonfiducial心电图(ECG)基于统计特性和随机森林分类器的识别算法。研究了两种特征提取方法:直接和波段的方法。在前,11个简单的统计特性是直接从一个单一铅ECG信号中提取部分。在后者,单一铅ECG信号首先分解为乐队,和统计特性提取给定频带的每一部分和连接形成特征向量。不同的长度(即不重叠的部分。、1、3、5、7、10或15秒)。提取的特征向量是应用于一个随机森林分类器识别的目的。本研究认为290年从心电图数据库引用主题的报道Bundesanstalt (PTB)。提出的识别算法实现了99.61%的准确率利用单一肢体铅(我)波段的方法。一个胸部(V1),增强肢体铅(aVF),和弗兰克的领导(Vx)实现了99.37%的准确率,99.76%,和99.76%,分别使用相同的方法。SN - 1687 - 725 - 2019/6751932 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/6751932——摩根富林明——《传感器PB - Hindawi KW - ER