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针对心肌梗死（myocardial infarction，MI）12导联高频心电信号（high frequency electrocardiogram，HF-ECG）全局特征聚类问题，提出了一种计算机自动聚类算法。收集MIT-BIH标准心电数据库中的健康心电信号、早期心肌梗死心电信号、急性期心肌梗死心电信号、近期心肌梗死心电信号进行处理。应用二维主分量判别法（two dimensional principal component analysis，2D-PCA）对12导联HF-ECG进行融合特征提取，并应用基于均方差属性加权的遗传模拟退火K-means改进聚类算法。与常规K-means聚类算法相比，特征值更加简单直观，所提算法平均分类精度有较大提高，能对12导联HF-ECG进行更有效的聚类。

1. 开发板本身自带一个LED ，这个LED作为我们查看网络连接状态和获取数据状态的说明 （1）灯开机闪烁一下，说明我们已经连接上云平台 （2）灯一直闪烁，说明有心率数据获取到我们屏幕中，并且会发送到我们的云平台和蓝牙设备中 1. 登录云平台后可以看到后台数据，这个数据会实时更新，只要底层获取到有效数据，则会向上发送数据。 2. APP蓝牙自动连接，当底层为有效心率数据，会实时通过蓝牙转发给APP，APP自动处理接收到的消息（注意：APP自动连接的前提是我们打蓝牙已经配对成功，若没有配对成功，则需要配对蓝牙成功后再打开APP进行自动连接，配对教程在后面会贴出来）。 3. 底层OLED显示屏会自动显示心率的有效数据，若为无效数据，则心率数据为 0。

arduino单片机结合脉搏传感器实现心率信号采集

本科毕业论文： android技术，实现异常心电诊断 所属学校东莞理工学院 可供同学参考。 移动医疗是当前的热点技术，本课题设计开发基于Android心电异常诊断模块，基于标准心电图，进行病症的大致诊断。心电数据采用了MIT-BIH 心电数据库，参考临床心电诊断标准。在诊断方法上，运用了基于分支逻辑判断法的心电诊断方法，通过多个单独的逻辑分支，结合发生部位及心率对诊断结果进行分类，包括窦性停搏、室性期前收缩、房性期前收缩、心动过速、心动过缓、异常P波引起的心房负荷。在整个诊断流程中，主要以R波为主导，结合QRS波群，P波，T波的波形做综合的分析，然后诊断出患者大致的病症。并在Android环境下实现了自动诊断功能。 关键词：移动医疗；Android；MIT-BIH 心电数据；心电诊断；

0 引言 目前检测心率的仪器虽然很多，但是能实现精确测量、数据上传PC机并且具有声光报警等多种功能的便携式全数字心率测量装置很少。本文介绍的数字人体心率检测仪可以在人体的手、腕、臂等部位均能准确测量出心跳次数，同时还具有掉电存储、测量数据上传PC机及声光报警等多项功能。 1 系统组成及工作原理 系统组成如图1所示，本设计以单片机为主控信号，外辅少量硬件电路，完成数据处理、记忆、显示、通信等功能。                                     首先，在系统开机时通过键盘设定系统的工作方式，然后，将压电陶瓷片检测到人体心跳信号经过放大、滤波及整形处理后输入给单

已知园弧的起止点坐标求园心坐标、中点坐标、半径、起止点弧度

这是自己写的一个心率测试的代码，附上画图表的一个类。 这是自己写的一个心率测试的代码，附上画图表的一个类。 这是自己写的一个心率测试的代码，附上画图表的一个类。 这是自己写的一个心率测试的代码，附上画图表的一个类。

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