EEMD与分形理论在心电信号特征提取与分类中的应用

"这篇毕业论文主要探讨了基于EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)和分形理论的心电信号特征提取与分类方法。作者首先介绍了心电信号（ECG）的基础知识，包括信号的波形特征和常用数据库。接着，详细阐述了集合经验模态分解（EEMD）这一信号处理技术，以及分形理论的基本概念和性质。论文进一步讨论了支持向量机（SVM）在心电信号分类中的应用。 在第三章中，论文重点介绍了如何利用EEMD和多重分形理论对ECG信号进行特征提取和分类。这一部分详细描述了数据预处理、EEMD分解和重构ECG信号、多重分形分析的过程，并进行了特征选取。通过实验结果和分析，比较了不同分类器的性能，并与同类研究进行了对比。 第四章则聚焦于基于EEMD和分形特征融合的ECG分类。论文提出了多重分形关联理论，并用于ECG信号的分析，提取出关联特征。特征融合策略被用来提高分类效果，并进行了实验验证。 最后，作者在第五章中总结了论文的主要工作，并对未来的研究方向给出了展望。论文包含了对心血管疾病（CVD）早期检测和诊断的重要贡献，使用了先进的数学工具如EWT（Empirical Wavelet Transform）、EMD和EEMD等，为心电信号分析提供了新的思路和技术手段。" 这篇论文详细探讨了心电信号的处理和分类，特别是在使用EEMD和分形理论方面，对于理解心电信号特征及其在医疗诊断中的应用具有重要意义。通过特征提取和分类方法的改进，提高了ECG信号的分析准确性和效率，对于医学研究和临床实践具有实用价值。