[发明专利]信号识别方法、装置、设备和存储介质在审
| 申请号： | 201810729612.2 | 申请日： | 2018-07-05 |
| 公开（公告）号： | CN109077719A | 公开（公告）日： | 2018-12-25 |
| 发明（设计）人： | 胡静 | 申请（专利权）人： | 广州视源电子科技股份有限公司 |
| 主分类号： | A61B5/046 | 分类号： | A61B5/046 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆 |
| 地址： | 510530 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 特征参数 信号识别 支持向量机模型 提取心电信号 待检测信号 存储介质 心电信号 曲率 波形信息 模型参数 输入样本 算子提取 准确度 算法 转折点 运算 应用 | ||
1.一种信号识别方法，其特征在于，包括：
提取心电信号的第一特征参数，其中，所述第一特征参数为根据心电信号的波形信息、心电信号的波序列以及设定运算算子提取获得；
提取心电信号的第二特征参数，其中，所述第二特征参数为根据设定的转折点曲率算法提取获得；
将所述第一特征参数和所述第二特征参数作为支持向量机模型的输入样本，获取所述支持向量机模型的模型参数；
将待检测信号输入所述支持向量机模型进行训练，识别待检测信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取心电信号的第一特征参数之前，还包括：
获取心电信号并进行预处理；
确定处理后的心电信号的波形信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述波形信息包括PR间期、RR间期和QT间期；
相应的，所述提取心电信号中的第二特征参数，包括：
根据设定的转折点曲率算法提取所述RR间期的间隔离散度特征参数、所述PR期间的间隔离散度特征参数和所述QT间期的间隔离散度特征参数。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将待检测信号输入所述支持向量机模型进行训练，识别待检测信号之前，还包括：
根据所述支持向量机模型的模型参数确定所述支持向量机模型。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征参数包括：心电信号波的数量、平均值、最大值、最小值、中位数和方差。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将待检测信号输入所述支持向量机模型进行训练，识别待检测信号之后，还包括：
将识别结果展示在显示设备上，其中，所示识别结果包括信号类型。
7.一种信号识别装置，其特征在于，包括：
第一提取模块，用于提取心电信号的第一特征参数，其中，所述第一特征参数为根据心电信号的波形信息、心电信号的波序列以及设定运算算子提取获得；
第二提取模块，用于提取心电信号的第二特征参数，其中，所述第二特征参数为根据设定的转折点曲率算法提取获得；
模型参数获取模块，用于将所述第一特征参数和所述第二特征参数作为支持向量机模型的输入样本，获取所述支持向量机模型的模型参数；
信号识别模块，用于将待检测信号输入所述支持向量机模型进行训练，识别待检测信号。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：
预处理模块，用于在提取心电信号的第一特征参数之前，获取心电信号并进行预处理；
信息确定模块，用于确定处理后的心电信号的波形信息。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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