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一个基于心电异常检测的 heart ECG 分析系统的 C++ 源码实现

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简介：
该项目是以心电异常检测为基础设计的心电图分析系统的源码。该系统包含总共40个文件，在功能组成上涵盖了8个Python脚本、8个HTML页面、5个XML配置文件、4个PNG图像文件以及2个JSON数据文件等技术组件。主要运用了HTML语言作为前端开发框架，并结合Python作为后端开发语言，在技术实现上还融入了JavaScript和CSS样式表等工具。该系统旨在通过心电图分析技术实现对心电信号的自动识别和分类功能，并为医疗领域的临床诊断提供技术支持。

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  • 心律失常的ECG检测数据
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  • 基于隔离的异常检测：iNNE源代码（MATLAB实现）
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    本作品介绍了一种名为iNNE的基于隔离的异常检测算法及其MATLAB实现。通过构建隔离森林模型，该方法能够高效识别数据中的异常值，尤其适用于高维度大数据集分析与处理。 这些功能实现了Bandaragoda等人提出的基于隔离的异常检测iNNE方法，“使用最近邻集合的基于隔离的异常检测”，发表于Computational Intelligence（2018年）。 由Deakin大学的Ye Zhu撰写，版本为2020年11月，版本1.2。该代码用于以下出版物： @article {bandaragoda2018isolation， title = {使用最近邻居集成进行基于隔离的异常检测}， 作者= {Bandaragoda，Tharindu R和Ting，Kai Ming和Albrecht，David和Liu，Fei Tony和Zhu，Ye和Wells，Jonathan R}， journal = {计算智能} }
  • 常规心电图分析（ECG）1000例
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    《常规心电图分析》一书收录了1000例典型的心电图案例，通过详尽解析帮助读者掌握心电图诊断技巧和临床应用知识。 下载完整的训练集和测试集，包含1000例常规心电图数据。其中训练集中有600例，测试集中有400例。这些数据是从多个公开数据集中获取的。
  • SoAndChan心电图ECG中R波检测算法的C语言实现
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    本文介绍了在C语言环境中实现心电图(ECG)信号中R波自动检测算法的过程和技术细节，旨在为医疗设备开发者提供一种有效的信号处理解决方案。 这是一款非常有名的R波检测算法，具有很高的准确率，并且可以移植到单片机上运行。此外，还可以根据需求对源码进行改进。
  • Matlab中的存档算法代码：基于ECG的心律失常检测
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    本项目提供了一套在MATLAB环境下运行的存档算法代码，专注于利用心电图（ECG）数据进行心律失常自动检测与分类。 在MATLAB中实现的心律失常检测算法代码基于ECG数据集进行分类处理：首先使用k-NN方法来填补缺失值；其次通过SMOTE技术解决数据不平衡问题；然后利用PCA对特征进行降维简化。本研究采用了SVM、随机森林和朴素贝叶斯这三种分类策略，其中以一对一的SVM模型表现最佳，其准确率约为96%。 源代码中包括了rf_naive-bayes.m文件，该脚本在数据经过缺失值处理及类不平衡调整后执行PCA，并使用随机森林与朴素贝叶斯算法进行分类。此外，在MATLAB中心获取到了用于对数据实施SMOTE技术的函数——SMOTE.m；而通过调用此函数来完成具体操作的是另一个名为SMOTE_Trial.m的文件。 如果原始数据中的某些值仅出现一次，它们将被调整为“0”或“1”，即把介于0和1之间的十进制数值转换成整数形式。SVM.m脚本则负责执行支持向量机分类任务（包括一对一及一对多模式）。
  • 基于残差分析的异常值检测算法在MATLAB中的实现
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    本研究提出了一种基于残差分析的方法来识别数据集中的异常值，并详细介绍了该算法在MATLAB环境下的具体实现过程和应用效果。 基于残差分析的离群点检测算法适用于具有线性回归关系的二维数据，并能够有效剔除数据中的异常值。
  • QRS和心率检测的ECG分析及MATLAB代码.zip
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    本资源包提供了QRS波群与心率检测的ECG信号分析方法及其MATLAB实现代码，适用于医学研究和工程应用。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a，内含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划以及无人机等多种领域的MATLAB仿真。 3. 内容：标题所示的内容对于介绍可点击主页搜索博客查看详细信息。 4. 适合人群：本科及硕士等教研学习使用 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，修心和技术同步精进。如有matlab项目合作意向，请私信联系。
  • 基于OpenCV的Python异常行为检测系统
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    本项目构建了一个利用Python与OpenCV库开发的异常行为检测系统，旨在通过计算机视觉技术识别视频流中的不寻常活动。该系统适用于安全监控、智能交通等领域，提高了公共及私人空间的安全性与智能化水平。 在基于Python和OpenCV的异常行为检测系统中，当监控到人体跌倒时，最直观的特征是人体轮廓发生变化并且重心下降。根据常用的几何特征方法，如果仅比较运动目标的长和高，则会因为目标远离或靠近摄像头而导致这些值变化，但它们的比例不会改变。参考相关研究的方法，通过监测运动人体质心的变化率以及外接矩形框长宽比的变化来进行跌倒行为检测。 具体判断标准如下： 1）计算运动人体外接矩形的长高比 P = Height / Width 。当人体发生跌倒时，目标的外接矩形会发生显著变化，特别是其长高比会有所改变。
  • LOF异常检测Matlab代码及异常检测资源
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    本资源提供基于LOF（局部离群点因子）算法的异常检测Matlab实现代码及相关资料，适用于数据分析与安全监测等领域。 异常检测（也称为离群点检测）是一个既令人兴奋又具有挑战性的领域，旨在识别偏离常规数据分布的特殊对象。 在许多不同领域中，如信用卡欺诈分析、网络入侵检测以及机械单元缺陷检测等，异常值检测已经证明了其重要性。 本存储库汇集了一系列资源： - 书籍和学术论文 - 在线课程与视频教程 - 离群点数据集 - 开源及商业工具包 - 相关的重要会议和期刊 未来将不断添加更多项目到此存储库中。如果您有任何宝贵建议，包括推荐其他关键资源，请随时通过提出问题、提交拉取请求或直接发送电子邮件与我联系。 祝您阅读愉快！ 另外，或许您会发现我的另一份相关资料同样有用： 目录 1. 书籍和教程 1.1 图书： - Charu Aggarwal 著：涵盖大多数异常值分析技术的权威教科书。 - Charu Aggarwal 和 Saket Sathe 合著：介绍在离群点检测中应用集成学习方法的一本优秀读物。 - Jiawei Han、Micheline Kamber 及 Jian Pei 编著：第12章专门讨论了异常值检测中的关键问题。 1.2 教程： - 用于异常检测的数据挖掘教程 - 异常值检测技术 - 场地: ACM SIGKD - 年份: 2008年
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