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以Fuzzy C-Means法辨識心電圖的心跳類別

為了解決fcmm台灣的問題，作者郭建得 這樣論述：

本論文提出一個簡單且有效的心電圖(ECG)心跳種類辨識法，它包含了：(1)ECG信號的前置處理器：目的是放大從病患身上所取到的ECG信號，並做各種雜訊的去除處理；(2)ECG信號的傳送：將處理後的ECG信號以Wi-Fi無線通訊技術傳送到接收器；(3)計算原始特徵點的特徵值：依據從Wi-Fi接收器收到之ECG信號中的QRS複合波、P波及T波位置，計算各原始特徵點的特徵值；(4)主要特徵點的選取：以主成份分析法(Principal Component Analysis ; PCA)選取主要特徵點，目的是減少心跳種類的辨識時間；(5)心跳種類的辨識：以模糊分群平均(Fuzzy C-Means)法辨

識心臟病患的心跳種類，本論文能辨識五種較常發生的心跳種類，包含正常的心跳(NORM)及四種不正常的心跳。四種不正常的心跳分別為：左束分支阻斷(LBBB)、右束分支阻斷(RBBB)、心室過早收縮(VPC)、及心房過早收縮(APC)等。最後，本論文以MIT-BIH心律不整資料庫中相關檔案來評估所提出方法的效能，經實際的測試，辨識心跳類別NORM，LBBB，RBBB，VPC，及APC的Se分別可達98.28%，90.35%，86.97%，92.19%，及94.36%。總平均正確判斷率TCA為93.57%。