基于EMD和ApEn特征提取的心律失常分类研究

发布时间：2017-08-02 06:00

  本文关键词：基于EMD和ApEn特征提取的心律失常分类研究

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【摘要】：心律失常分类是心电图自动分析领域的重要研究内容,其中精准的特征提取在分类中起着至关重要的作用。提出一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和近似熵(approximate entropy,ApEn)相结合的心电信号特征提取的新方法。首先利用EMD将心电信号分解为不同的本征模函数(intrinsic mode function,IMF),计算前6个IMF分量的近似熵作为特征向量。然后利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)优化后的支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行分类。经过美国麻省理工MIT-BIH心律失常数据库进行验证,该方法能够对心律失常进行有效分类,其分类精度可达98.57%。
【作者单位】： 天津工业大学电子与信息工程学院;天津市医学电子诊疗技术工程中心;
【关键词】： 近似熵 经验模式分解 特征提取 粒子群优化算法 支持向量机
【基金】：天津市自然基金一般项目(13JCYBJC37800)资助
【分类号】：R541.7;TP18
【正文快照】： 和变换域特征提取。Alvarado等人采用心电信号时域1弓丨言 特征提取方法,利用线性判别分类模型实现心电信号的分类。李坤阳[4]利用RR间期、QRS波群等时域特征来随着社会经济的发展和人们物质生活水平的提高,表征心电信号,对4种常见心律失常类型进行分类。由心血管疾病的患病率

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本文编号：607850