基于小波变换和支持向量机的心电信号ST段分类

作者：杨宇; 司玉娟; 宋晓洋

来源：吉林大学学报(信息科学版), 2016, 34(03): 315-319.

DOI：10.19292/j.cnki.jdxxp.2016.03.003

• 特征点提取
• 分类
• 小波变换
• 支持向量机

为完成ECG(Electrocardiogram)信号特征点提取,并对ST段分类,提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST分类算法。首先对信号进行预处理,完成噪声消除,QRS波群检测和提取特征值;然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差,并结合使用SVM(Support Vector Machine)对ST段进行分类。Matlab仿真结果表明,小波去噪效果明显,ST段未出现失真现象,特征点提取完整。经MIT-BIT数据库验证,分类结果显示交叉验证准确率平均值为80.70%,训练准确率平均值为91.83%,测试准确率平均值为74.28%。

• 单位
  吉林大学珠海学院; 吉林大学