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🔥 内容介绍

临床医师获取患者心脏状态相对准确信息的最易获取生物电信号是心电图（ECG）。在ECG上，许多心脏问题可表现为波形畸变（ECG）。分析每次心跳并将异常与不同心脏疾病相关联是识别心脏疾病的关键环节。ECG信号通常在时域进行分析，反映了由肌肉收缩引发的电活动。正常情况下，单次心跳对应一个ECG周期[1]。心脏所有传导细胞同时产生的动作电位构成了ECG。正常或健康的心脏波形通常具有可预测的幅度和时序。心脏传导系统（可能涉及心脏相关任何问题）的异常可通过波形幅度和时序的改变提示。得益于该方法，我们现在可通过分析ECG图上捕获的电事件自动分析心率。心脏周期始于每次心跳后[2]。心脏在舒张期（心脏周期的放松阶段）和收缩期（心脏周期的收缩阶段）将血液泵出体外。一个完整的心脏周期中可见P波、QRS波群和T波。P-R间期（通过房室结传导的P波）在房室结处存在100毫秒的延迟，当P波（心房去极化）刺激沿心房表面传导时。心房收缩开始时，房室结的室间隔是Q波冲动（心室去极化的首个征象）通过的路径，随后这些冲动经由调节带穿过右心室的浦肯野纤维和乳头肌。浦肯野纤维将QRS复合波冲动（心室去极化的顶点）传导至心室心肌。心房收缩完成后，心室收缩随即开始。[3]

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

% 45. dakika 50. dakika

clear all

clc

data = load("data.mat");

a = data.ecg_data;

fs = data.fs;

T = 1;

N = length(a);

ts = 1/fs;

t = (0:N-1)*ts;

t2 = t(270000:300000);

a2= a(270000:300000);

subplot(2,1,1)

plot(t2,a2);

title("normal");

noise = 0.5 * rand(size(a2))-0.5;

%noise2 = randn(size(a))*0.15;

noise_a = a2 + noise;

treshold=0.56; %treshold for peak detection

peaks=[]; %peaks detection variables

peaks_locs=[];

N = length(noise_a);

beat_count = 0;

for i=2:(length(a2)-1)

if noise_a(i)>noise_a(i-1) && noise_a(i)>noise_a(i+1) && noise_a(i) >treshold

peaks =[peaks a(i)];

peaks_locs =[peaks_locs i];

beat_count = beat_count + 1;

end

end

subplot(2,1,2);

plot(a);

hold on

plot(peaks_locs, peaks,"r*");

display(length(peaks));

duration_in_seconds = N/fs;

duration_in_minutes = duration_in_seconds / 60;

BPM = beat_count / duration_in_minutes;

% noise kaynaklı qrs r değeri düşüyor bu yüzden threshold'un altında

% kalıyor. bu yüzden peak olarak algılanmıyor ve kalp atımı çok düşük

% bulunuyor ayrıca grafikte net bir görüntü oluşmuyor.

%noise değerinin fazla olması da datamızda büyük değişikliklere sebebiyle

%peak değerlerini az görüyor.

🔗 参考文献

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🌈 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱调度、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位

🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌈图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌈 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

🌈 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

🌈 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌈 信号处理方面

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🌈电力系统方面

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🌈 元胞自动机方面

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🌈 车间调度

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