基于模糊隶属度与支持向量机心律失常分类模型

摘要：

目的:基于心电信号波形特点,运用模糊隶属度与支持向量机技术,探索实现心律失常自动分类的方法.方法:对MIT-BIH心律失常标准数据库的心电信号预处理,识别并定位QRS波;以QRS波为核心,利用心电信号波形相似性进行心电信号聚类;心电信号提取特征参数并模糊化,构建心律失常特征参数集;利用支持向量机技术建立心律失常分类器.结果:通过MIT-BIH心律失常标准数据库检验分类效果,总体准确率达到97.2%.结论:对MIT-BIH心律失常标准数据库的心电信号具有较高的分类准确率和较好的实用性.

关键词：心律失常、动态心电图、模糊隶属度、支持向量机

所属期刊栏目：37

分类号：R541.7(心脏、血管（循环系）疾病)

资助基金：安徽省教育厅高校自然科学研究项目资助KJ2010B110

在线出版日期：2012-08-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：985-987,992