摘要
本研究包含兩個主題。主題一：差分演算法；差分演算法之主要目的是偵測ECG信號中的QRS複合波、P波與T波的位置。主題二：計算特徵值；主要目的是提供計算ECG信號中主要特徵點的特徵值之簡單有效的方法。這兩個主題都是使用MATLAB程式語言在微電腦上完成。我們首先以差分演算法定位ECG信號，而後是計算MIT-BIH心率不整資料庫(Arrhythmia database)中的五種心跳種類(NORM、LBBB、RBBB、VPC、APC)。在本研究中，每一種心跳種類都有9個主要個特徵點。本研究之主要目的，是計算這些主要特徵點的特徵值，提供給以“人工智慧(AI)”科技，作病人的心跳種類(heartbeat case)分析與判斷時，當成一個重要的參考依據。這些數據的獲得過程，是將MIT-BIH心率不整資料庫中的48筆ECG信號，每筆是30分鐘長的記錄，將之分成4種不同的測試時段。即是依記錄的時間，將ECG信號的長度，分成第0~10分鐘、第10~20分鐘、第20~30分鐘，及第0~30分鐘，共4種不同的時段測試，計算每筆記錄在不同時段的主要個特徵點的特徵值。依據所得的數據，再測試MIT-BIH心率不整資料庫中的相關檔案，平均正確判斷率可達93.57%以上。
延伸閱讀
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