多尺度特征融合的心电图心电信号分类方法

摘要

本发明提供一种多尺度特征融合的心电图心电信号分类方法，步骤1、读取数据库中所有的心电信号，并去除所述心电信号中的基线和高频噪声；步骤2、进行心电信号的分割；步骤3、通过计算心电信号的小波包分解，得到第四层小波包分解系数；步骤4、将提取的多个周期的心电信号特征排列为一个M维体数据，对所述M维体数据应用广义多维独立成分分析法，得到每个模式的解混合矩阵；步骤5、输入一个待测试心跳信号，通过步骤1至3，得到第四层小波包分解系数，并排成一个M‑1维体数据，然后通过步骤4，得到测试心跳信号融合特征：步骤6、应用分类器对所述的心跳信号融合特征进行分类，进而得到正常及多种非正常心电信号的分类结果。

主权项

一种多尺度特征融合的心电图心电信号分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、读取数据库中所有的心电信号，并去除所述心电信号中的基线和高频噪声；步骤2、进行心电信号的分割：首先找到心电信号的基准点，并将基准点向前K个采样点，向后K‑1个采样点作为分割好的一个周期的心跳信号，K为一个完整心跳周期采样点数量的一半；步骤3、通过计算心电信号的小波包分解，得到第四层小波包分解系数，作为提取的心电信号特征；步骤4、将提取的多个周期的心电信号特征排列为一个M维体数据，对所述M维体数据应用广义多维独立成分分析法，得到每个模式的解混合矩阵；M为维数；步骤5、输入一个待测试心跳信号，通过步骤1至3，得到第四层小波包分解系数，并排成一个M‑1维体数据，然后通过步骤4，得到测试心跳信号融合特征；步骤6、应用分类器对所述的心跳信号融合特征进行分类。