心电信号自动分类：基于波形特征与SVM的研究

“基于波形特征和SVM的心电信号自动分类方法研究” 本文是一篇发表在2010年7月《中国医学物理学杂志》上的科研论文，由宋莉、孟庆建、张光玉、车琳琳和曹卫芳等人共同完成。研究的核心是提出一种新颖的心电信号自动分类技术，利用心电图（ECG）的波形特征和支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）进行高效准确的分类。 首先，研究中定义并提取了心电信号的三大类特征参数。第一类是时域特征，这通常包括如RR间隔、P波、QRS波群和T波的幅度、宽度以及它们之间的间隔时间等基本参数，这些参数直观地反映了心脏的生理活动状态。第二类是小波域特征，通过小波分析能够获取心电信号在不同频率尺度上的信息，这对于捕捉心电图中瞬态变化和非线性特征非常有用。第三类是高阶统计量特征，如累积量（Cumulants），它们能揭示信号中的非高斯分布特性，对于异常心电信号的识别尤为关键。 接下来，研究采用了一次性直接求解多类模式的SVM方法进行分类。SVM是一种监督学习模型，尤其适合处理小样本和非线性问题。在心电信号分类中，SVM通过构建最大边距超平面，将不同类别的心电信号有效地分隔开来。与传统的多层感知器或决策树相比，SVM在处理高维数据和避免过拟合方面具有优势，特别适合心电信号这种复杂且可能存在噪声的数据。 实验部分，研究人员使用了包含典型心律失常信号的心电数据库进行测试，验证了所提方法的分类效果。结果显示，该方法在提高分类识别精度和速度上表现出色。这表明，结合波形特征的SVM方法对于心电信号的自动分类是一个有效且实用的技术，对于临床诊断和远程监控有重要价值。 关键词：波形特征、支持向量机、自动分类 分类号：Q81，文献标识码：B 文章编号：1005-202X（2010）04-2043-04 DOI编码：doi：10.3969/j.issn.1005-202X.2010.04.024 总结来说，这篇论文提出了一种创新的心电信号分类方法，通过结合心电图的时域、小波域和高阶统计特征，利用SVM进行多类别的自动分类。这种方法在实际应用中可能极大地提升心电信号分析的效率和准确性，对于心脏病诊断和预防具有重要意义。