摘要
本发明涉及动态心电图分析技术领域,具体为一种动态心电图数据处理方法及系统,包括以下步骤;对获取的动态心电图数据进行分段,调整每段信号强度,同时对每段的能量分布进行计算,并判断其稳定性,生成稳定性调整后的心电图数据段。本发明,通过对心电图信号进行基于深度学习的生物信息学特征提取,在早期心律异常的检测中,能够识别心电图信号中的复杂模式和特征,提高了心律异常识别的准确性和灵敏度。为心律异常的精确分类提供了强大的支持。采用分形维数理论对动态心电图数据进行深入分析,揭示了心电信号的非线性特性和自相似性。增强了对心电图分析的理论深度。
技术关键词
心律
动态心电图
电信号
数据处理方法
非线性特征
模式匹配
QRS复合波
序列比对算法
复杂度
频率响应
心率
指标
生成参数
执行心电图
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