基于波形特征和SVM的心电信号自动分类方法

"本文介绍了基于波形特征和SVM的心电信号自动分类方法，结合了数据预处理、特征提取与选择以及分类识别三个阶段。重点讨论了数据预处理中的心电信号滤波，以及心电信号波形检测中的QRS波群检测。文章中提到的数据预处理采用了基于小波变换与形态学运算的自适应滤波算法，以消除噪声和基线漂移。接着，文章提出了基于小波变换的QRS波群检测算法，通过在不同尺度上寻找模极大值和极小值对的过零点来定位R波。最后，文章提到了一种利用时域特征、小波域特征和高阶统计量特征的心电信号分类方法，应用支持向量机（SVM）进行多类模式的分类，提高了分类识别的精度和速度。" 在心电信号分类的过程中，数据预处理至关重要。首先，数据预处理通过硬件和软件相结合的方式去除干扰，例如利用带通滤波器消除高频和低频干扰，同时利用自适应滤波算法，结合小波滤波和形态学滤波，进一步提升信噪比。小波变换在此过程中起到了关键作用，它能够对信号进行多尺度分析，有效地分离信号的不同成分。 接下来，QRS波群检测是心电信号分析的关键步骤。本文采用了基于小波变换的检测方法，通过在特定尺度上寻找模极大值和极小值对之间的过零点来确定R波的位置，从而确定QRS波群的起点和终点。这种方法能精确地定位QRS波群，为后续的特征提取和分类识别提供了准确的基础。 在特征提取方面，文章提到了时域特征、小波域特征和高阶统计量特征这三类重要参数。这些特征参数有助于捕捉心电信号的复杂性，使得机器学习模型如SVM能够更好地理解和区分不同类型的心电信号。SVM作为一种有效的分类工具，特别适用于多类问题，它通过构造非线性决策边界来优化分类性能。 实验结果表明，所提出的方法在心电数据库的典型心律失常信号分类测试中表现优秀，证实了该方法的有效性和准确性。这种结合波形特征和SVM的分类方法不仅提高了分类识别的精度，还提升了处理速度，为临床心电图分析提供了有力的工具。