本文關鍵詞：基于EMD和ApEn特征提取的心律失常分類研究

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【摘要】：心律失常分類是心電圖自動分析領域的重要研究內(nèi)容,其中精準的特征提取在分類中起著至關重要的作用。提出一種基于經(jīng)驗模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和近似熵(approximate entropy,ApEn)相結(jié)合的心電信號特征提取的新方法。首先利用EMD將心電信號分解為不同的本征模函數(shù)(intrinsic mode function,IMF),計算前6個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(support vector machine,SVM)分類器進行分類。經(jīng)過美國麻省理工MIT-BIH心律失常數(shù)據(jù)庫進行驗證,該方法能夠?qū)π穆墒С＿M行有效分類,其分類精度可達98.57%。
【作者單位】： 天津工業(yè)大學電子與信息工程學院;天津市醫(yī)學電子診療技術工程中心;
【關鍵詞】： 近似熵 經(jīng)驗模式分解 特征提取 粒子群優(yōu)化算法 支持向量機
【基金】：天津市自然基金一般項目(13JCYBJC37800)資助
【分類號】：R541.7;TP18
【正文快照】： 和變換域特征提取。Alvarado等人采用心電信號時域1弓丨言 特征提取方法,利用線性判別分類模型實現(xiàn)心電信號的分類。李坤陽[4]利用RR間期、QRS波群等時域特征來隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展和人們物質(zhì)生活水平的提高,表征心電信號,對4種常見心律失常類型進行分類。由心血管疾病的患病率

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本文編號：607850