基于高斯混合模型的标准心电波形筛选

• 作者: 孟丹阳 戴敏 赵梦帆 麻妙玲
• 来源期刊: 天津理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 高斯模型 心电信号 身份识别 波形筛选 特征提取
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 页码范围: 20-24
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3537字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-095X.2018.05.005

摘要

针对基于心电信号身份识别中,由于随机选取的心电波形不完整(如T波缺失、R波缺失等)、变形等而影响身份识别准确率的问题,提出基于高斯混合模型的心电波形筛选方法.该方法将信号发生器产生的标准的心电信号切割成单心动周期,提取每个心动周期幅值、斜率、弧长及面积等46个特征,建立单心动周期标准心电波形的高斯混合模型,通过计算马氏距离判断某心电波形是否符合标准心电波形的高斯模型分布,实现具有明显PQRST特征的心电波形筛选.该方法在52人实际采集心电数据和ECG-ID数据库上分别进行了三组实验,不完整波形的平均拒绝率分别为97.87％、98.69％,能够有效挑选出完整的心电波形.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	戴敏	天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室	28	238	9.0	15.0
2	麻妙玲	天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室	1	2	1.0	1.0
3	孟丹阳	天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室	2	2	1.0	1.0
4	赵梦帆	天津理工大学计算机科学与工程学院天津市智能计算与软件新技术重点实验室	1	2	1.0	1.0