一种基于MBE和HHT的心电信号自动分类方法

摘要：

目的 研究一种基于多尺度化基本尺度熵(muhiscale base-scale entropy,MBE)和希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的心电信号自动分类方法.方法 首先利用离散小波变换对心电信号进行去噪预处理;其次利用多尺度化基本尺度熵进行分析,提取多个尺度下的基本尺度熵值;然后利用希尔伯特-黄变换得到希尔伯特边际谱,并求取边际谱的信息熵;最后将这两部分特征参数输入到支持向量机中,实现心电信号的自动分类.结果 健康人、心律不齐患者、呼吸暂停患者和房颤患者的心电信号分类准确率分别为87.5％、93.75％、90.63％和90.63％.结论 本文提出的基于多尺度化基本尺度熵和希尔伯特-黄变换的分类方法,可以有效实现心电信号的自动分类.

关键词：自动分类、心电信号、多尺度化基本尺度熵、希尔伯特-黄变换、支持向量机

所属期刊栏目：30

分类号：R318(医用一般科学)

在线出版日期：2017-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：32-37