ECG信号处理：基于改进EEMD和GA的特征融合与优化算法

"基于改进的EEMD和GA的...特征融合与特征优化算法研究_毕业论文.pdf" 这篇毕业论文深入探讨了心电信号（ECG）的特征融合与优化算法，利用了改进的经验模态分解（EEMD）和遗传算法（GA）。以下是论文的主要内容： 1. 绪论：论文首先介绍了研究背景和意义，强调了ECG信号分析在医学诊断和健康监测中的重要性。接着，作者概述了国内外在ECG信号分类、特征融合和特征优化方面的研究现状，分别讨论了这三个领域的最新进展。 2. 相关技术与理论：这部分详细阐述了涉及的几种关键技术，包括集合经验模态分解（EEMD），一种用于非线性和非平稳信号分析的方法；遗传算法，一种全局优化工具；主成分分析（PCA），用于降维和特征提取；小波变换，用于多分辨率信号分析；以及支持向量机（SVM），一种常用于分类任务的机器学习模型。 3. ECG信号预处理：论文详细介绍了ECG信号的基本特性，并提及了MIT-BIH数据库作为研究数据来源。ECG信号预处理包括FIR滤波器去除噪声、心拍分割以及滑动窗口积分等步骤，这些都是信号分析前的重要准备。 4. 基于改进EEMD和统计分析的ECG信号时频域特征融合算法：作者设计了一种新的算法模型，结合改进的EEMD进行时频域特征提取。时域特征主要反映信号的瞬时变化，而频域特征则揭示信号的周期性和频率内容。通过统计分析，这些特征被有效地融合在一起，提高了分类性能。 5. 基于改进GA的ECG信号特征优化算法：在这一部分，论文提出了一个改进的遗传算法来优化特征选择，以减少冗余并提高分类的准确性。适应度函数的设计是关键，它决定了算法的搜索方向和收敛速度。通过实验，作者验证了改进GA的有效性。 6. 实验结果与分析：论文提供了详细的实验流程、参数设置和结果分析，展示了所提算法在不同评价指标下的表现，并与其他方法进行了对比。 7. 总结与展望：最后，作者总结了研究成果，并对未来可能的研究方向进行了展望，比如进一步优化特征选择策略、探索新的信号处理技术，以及将这些方法应用于更复杂的临床场景。 这篇论文通过融合和优化ECG特征，旨在提升信号分类的精确度，对于理解和改进心电生理信号的分析方法具有重要价值。