基于EEMD与多重分形的心电信号特征提取与分类

摘要：

心电信号的快速分类在心脏病医学诊断领域具有至关重要的作用,为了降低人工识别的成本,提高心电信号分类的准确率.文章以正常搏动、房性早搏、室性早搏、左束支传导阻滞及右束支传导阻滞信号为研究对象,用集合经验模态分解分解心电信号,并结合相关系数来选取本征模态函数进行重构心电信号.从心电信号的非线性动力学角度出发,用多重分形理论进行分析,研究其质量指数曲线、广义分形维数和多重分形谱,提取合适的多重分形特征,用于支持向量机的训练.实验结果表明,用该方法训练测试30次得到的分类准确率平均值为96.09％,单次实验对正常搏动、左束支传导阻滞信号的分类精确率可达97％以上,证明该方法在心电信号分类中的有效性.

关键词：心电信号、集合经验模态分解、多重分形理论、支持向量机

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金;江西省研究生创新专项资金项目;江西省教育厅科技项目

在线出版日期：2023-03-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：143-153