基于小波变换和粗糙集的早搏信号识别算法

发布时间：2017-08-19 12:32

  本文关键词：基于小波变换和粗糙集的早搏信号识别算法

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【摘要】：心电特征参数的选择和提取是心电图(ECG)分析的基础,提升检测算法的识别率和特征分类的精度是自动分析技术的关键。提出了基于小波变换和属性约简的心电早搏信号识别算法。该算法首先依据心血管专家的诊断标准选择了12个心电特征参数;然后运用基于小波变换的特征检测算法进行了特征提取,并利用基于粒计算的属性约简算法对特征参数进行了属性约简;最后,将约简后的数据用于模式分类并通过MIT-BIH数据库对结果进行验证。实验表明,约简后的分类精度大大高于约简前的数据,特征参数的合理选择(约简)是提高识别效率的重要因素。
【作者单位】： 电子科技大学数学科学学院;四川师范大学数学与软件科学学院;四川省医学科学院心内科;
【关键词】： 心电图 小波变换 特征提取 属性约简 粒计算
【基金】：四川师范大学科研项目(13KYL15) 国家自然科学基金(61203285)资助
【分类号】：R540.4;TN911.7
【正文快照】： 而后戚建中等人[3]利用两个特征量:QRS波宽度和RR间1　引言期,定义了12种心律失常信号。由于ECG信号复杂多变,仅心电图特征参数的定义与选择是心电信号自动分析技术靠时频域特征来描述心电信号是显然不够的,要想尽可能准的重要环节。心电图特征参数的准确定义是客观、全面地反

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