心電信號(hào)特征提取及心律失常分類算法研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著人們物質(zhì)生活水平的提高，心血管疾病的發(fā)病率和死亡率逐年增加，并呈現(xiàn)出明顯的年輕化趨勢(shì)。而心血管疾病患者早期癥狀往往都伴隨著心律失?，F(xiàn)象，因此準(zhǔn)確而及時(shí)的檢測(cè)出患者心律失常類型，對(duì)預(yù)防心血管疾病具有及其重要的意義。
　　心律失常分類技術(shù)是心電信號(hào)自動(dòng)分析領(lǐng)域的重點(diǎn)研究?jī)?nèi)容，但由于其心電信號(hào)個(gè)體差異和易受噪聲干擾的特點(diǎn)，要實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的特征提取及分類仍然存在一些難題。基于此，本課題針對(duì)心電信號(hào)特征提取及心律失常的分類進(jìn)行了研究

2、，本文的主要工作內(nèi)容如下:
　　1.心電信號(hào)預(yù)處理。本文分別針對(duì)心電信號(hào)中常見(jiàn)的低頻基線漂移噪聲及高頻干擾噪聲設(shè)計(jì)了中值濾波器及小波軟閾值濾波器，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真驗(yàn)證，選取合適的窗口長(zhǎng)度及小波基，較好的保留了原始信號(hào)的波形特點(diǎn)。
　　2.心電信號(hào)特征提取。為了更加準(zhǔn)確全面的表征心電信號(hào)的本質(zhì)特征，本文提出了時(shí)域特征和變換域非線性特征相結(jié)合的方法。時(shí)域上通過(guò)經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸夂筒罘珠撝迪嘟Y(jié)合的方法提取了QRS波群特征點(diǎn)，選取了RR間期

3、，心率變異性及QRS波群時(shí)限長(zhǎng)度作為時(shí)域特征向量。利用經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ椒纸饧敖旗叵嘟Y(jié)合的方法，通過(guò)對(duì)其前六個(gè)本證模態(tài)函數(shù)近似熵的計(jì)算，得到了心電信號(hào)變換域非線性特征。將兩組特征融合作為分類特征向量集，為后續(xù)心電信號(hào)準(zhǔn)確分類奠定基礎(chǔ)。
　　3.心律失常分類。綜合比較幾種常見(jiàn)分類器性能，選取對(duì)小樣本非線性分類問(wèn)題具有絕對(duì)優(yōu)勢(shì)的支持向量機(jī)分類模型對(duì)正常心電及四種常見(jiàn)心律失常信號(hào)進(jìn)行分類處理。并針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)粒子群參數(shù)優(yōu)化算法在實(shí)際應(yīng)用中易陷入局部最