基于SVM的心电信号分类与特征提取研究

该毕业论文主要探讨了基于SVM（Support Vector Machine，支持向量机）分类的第二导联心电信号处理方法。在现代社会，随着科技发展，心血管疾病成为全球关注的公共卫生问题，尤其在中国，由于老龄化和生活方式改变，心血管疾病发病率显著提高，且死亡率居高不下。论文的研究背景是针对这一现实问题，希望通过利用先进的数据分析技术来早期识别和分类心律失常，从而提高诊断效率和生活质量。 第一章介绍了课题的背景和研究目的，强调了心电信号在心血管健康监测中的重要性。研究者首先回顾了ECG（Electrocardiogram，心电图）信号提取表征方法和心电信号分类的国内外现状，旨在为后续工作提供理论基础。 第二章深入解析了心电信号的基本知识，包括心电信号的产生机制、典型波形特征以及心律失常的原因和分类。这部分内容对于理解信号的性质和异常情况至关重要。 第三章详述了心电信号的预处理步骤，如MIT-BIH心律失常数据库的使用、噪声干扰的类型分析和滤除方法设计，以及样本心搏的分割，这些预处理技术有助于提升后续特征提取和分类的准确性。 第四章着重于特征提取方法的设计，涵盖了形态学、统计量和时频域信息等多个角度。使用了R-R间隔特征、形态学判断特征、小波变换、LSTM Autoencoder进行时间序列特征提取，以及新型CNN特征提取器，展示了作者对不同特征提取策略的探索。 第五章深入研究了基于ECG表征特征的SVM分类算法，包括SVM理论基础、集成分类器的构建，以及实验过程和结果分析。这部分是论文的核心，通过实证研究验证了SVM在心电信号分类中的有效性。 论文的结论部分总结了整个研究的关键发现和意义，强调了基于SVM分类方法在心电信号处理中的应用潜力，以及对未来工作的展望。整篇论文结合理论与实践，为心血管疾病检测提供了新的思路和技术手段。