基于小波变换和SVM的心电早搏信号识别

• 作者: 张红 李四海 满自斌
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: ECG 房性早搏 室性早搏 小波变换 支持向量机
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 182-185
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 4110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.08.046

摘要

对心电信号的实时、准确识别在临床上具有重要意义.研究基于小波变换自动识别室性早搏(PVC)和房性早搏(APB)的方法,首先对信号进行Marr小波变换并提取信号在小波域上的特征参数,构建时频域特征向量,然后使用径向基核SVM进行训练,研究模型参数的选取对训练结果的影响.使用MIT-BIH心电数据库中的数据进行测试,结果表明:在小样本的情况下,建立的模型对正常心电、房性早搏和室性早搏的识别具有较高的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李四海	甘肃中医学院信息工程学院	33	80	6.0	7.0
2	张红	甘肃中医学院信息工程学院	14	37	4.0	5.0
3	满自斌	兰州理工大学计算机与通信学院	5	34	3.0	5.0