基于自适应快速S变换和XGBoost的心电信号精确快速分类方法

作者：袁莉芬; 李松; 尹柏强; 李兵; 佐磊

来源：电子与信息学报, 2022, 1-11.

• 心电信号
• 心律失常
• S变换
• 自适应快速S变换
• XGBoost算法

针对心电信号(ECG)传统分类方法效率较低的问题,该文提出一种基于自适应快速S变换(AFST)和XGBoost的心电信号精确快速分类方法。该方法首先通过快速定位算法确定心电信号特征频率点,再根据特征频率点自适应调节S变换窗宽因子,增强S变换的时频分辨率的同时避免迭代计算,大大减少运行时间。其次,基于自适应快速S变换的时频矩阵提取12个特征量来表征5种心电信号的特征信息,特征向量维数低,识别能力强。最后,利用XGBoost算法对特征向量进行识别。通过MIT-BIH心律失常数据库和病人实测数据验证表明,该方法显著的缩短了分类时间,对5种心电信号的分类准确率分别为99.59%和97.32%,适用于实际检测系统中心率失常疾病的快速诊断。

• 单位
  合肥工业大学