基于EMD和ApEn特征提取的心律失常分類研究
本文關(guān)鍵詞:基于EMD和ApEn特征提取的心律失常分類研究
更多相關(guān)文章: 近似熵 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/b> 特征提取 粒子群優(yōu)化算法 支持向量機(jī)
【摘要】:心律失常分類是心電圖自動(dòng)分析領(lǐng)域的重要研究?jī)?nèi)容,其中精準(zhǔn)的特征提取在分類中起著至關(guān)重要的作用。提出一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?empirical mode decomposition,EMD)和近似熵(approximate entropy,ApEn)相結(jié)合的心電信號(hào)特征提取的新方法。首先利用EMD將心電信號(hào)分解為不同的本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),計(jì)算前6個(gè)IMF分量的近似熵作為特征向量。然后利用粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization,PSO)優(yōu)化后的支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)分類器進(jìn)行分類。經(jīng)過(guò)美國(guó)麻省理工MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行驗(yàn)證,該方法能夠?qū)π穆墒С_M(jìn)行有效分類,其分類精度可達(dá)98.57%。
【作者單位】: 天津工業(yè)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院;天津市醫(yī)學(xué)電子診療技術(shù)工程中心;
【關(guān)鍵詞】: 近似熵 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/strong> 特征提取 粒子群優(yōu)化算法 支持向量機(jī)
【基金】:天津市自然基金一般項(xiàng)目(13JCYBJC37800)資助
【分類號(hào)】:R541.7;TP18
【正文快照】: 和變換域特征提取。Alvarado等人采用心電信號(hào)時(shí)域1弓丨言 特征提取方法,利用線性判別分類模型實(shí)現(xiàn)心電信號(hào)的分類。李坤陽(yáng)[4]利用RR間期、QRS波群等時(shí)域特征來(lái)隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和人們物質(zhì)生活水平的提高,表征心電信號(hào),對(duì)4種常見(jiàn)心律失常類型進(jìn)行分類。由心血管疾病的患病率
【相似文獻(xiàn)】
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9 劉紅;陳光
本文編號(hào):607850
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