基于波形特征和SVM的心电信号自动分类方法

"本文介绍了利用VB6.0连接MySQL数据库进行心电信号分类识别的方法，结合小波分析和支持向量机（SVM）技术。在心电信号处理中，首先利用小波模极大值法检测QRS波群，通过Bazett经验公式估算Q-T间期，然后去除QRS-T波群，提取P波。接着，提取心电信号的时域特征、小波域特征和高阶统计量特征等三大类特征参数，包括心率、QRS宽度、R波高度等。采用二次样条小波基进行小波变换，得到小波能量参数、频率比值等小波域特征，以及二阶至四阶高阶统计量特征。最后，利用SVM进行心电信号的一次性多类模式分类，实现了ECG信号的自动分类与识别。" 心电信号分类是医疗领域中的重要任务，对心脏病的诊断和治疗具有重要意义。在这个过程中，首先采用小波模极大值方法检测心电图（ECG）中的QRS波群，这是心电图中最明显的特征，用于标记心脏的收缩事件。通过Bazett经验公式，可以估算每个心动周期的Q-T间期，这是一个反映心肌复极化过程的时间间隔。在去除QRS-T波群后，进一步检测P波，这是心脏舒张期的标志。 特征参数提取是心电信号分析的关键步骤。时域特征参数包括心率（如RR1和RR2）、QRS宽度（QRSW）、R波高度（Rh）和QRS峰一峰值（QRSp-p），这些参数提供了关于心跳间期和幅度的信息。小波域特征则利用小波变换，如二次样条小波，提取能量参数、高频与低频能量比值以及小波系数，这些参数揭示了信号的频率内容和变化特性。统计域特征则通过高阶统计量来描述信号的复杂性，如二阶、三阶和四阶统计量，这有助于捕捉信号的非线性特征。 在分类识别阶段，本文使用支持向量机（SVM）构建了一次性多类模式的分类器。SVM是一种强大的监督学习模型，能够有效地处理高维数据和非线性问题。首先，对ECG信号进行预处理，包括带通滤波和去直流处理。然后，通过Marr小波变换和形态学运算结合的方法检测QRS波群，提取时域特征。如果无法检测到QRS波群，则使用特征参数的众数代替。接下来，基于R波位置提取QRS波群的时域数据，用于计算小波域和高阶统计量特征。通过SVM分类器，这些特征被用来识别不同的心电类别，从而实现ECG信号的自动分类。 通过在MIT-BIH心电数据库上的测试，这种方法显示了良好的分类效果，证明了波形特征和SVM在心电信号分类中的有效性。这种方法的实施提高了分类识别的精度和速度，对临床心脏病诊断有潜在的应用价值。