[发明专利]一种心电信号分类方法、装置及程序产品、存储介质

权利要求书

1.一种心电信号分类方法，其特征在于，所述方法包括：

对待分类心电信号进行心博切割，获得心博数据；

将所述心博数据转换为频域心博数据；

将所述心博数据以及所述频域心博数据进行切割，得到切割后的心博数据以及切割后的频域心博数据；

分别统计每个所述切割后的心博数据以及每个所述切割后的频域心博数据中按照采样频率设置的各采样点的平均值、方差、最大值、最小值，分别作为所述心博数据以及所述频域心博数据的统计特征；

提取每个所述切割后的心博数据以及每个所述切割后的频域心博数据中预设间隔的采样点的幅值数据，分别作为所述心博数据以及所述频域心博数据的采样特征；

将所述心博数据以及所述频域心博数据的统计特征以及采样特征作为所述心博数据的心博特征；

根据所述心博数据的心博特征识别无效心博数据，将所述无效心博数据从所述心博数据中剔除，得到更新后的心博数据；

将所述更新后的心博数据的心博特征输入心博分类模型，得到所述心博数据的分类结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述更新后的心博数据的心博特征输入心博分类模型，得到所述心博数据的分类结果，包括：

将所述更新后的心博数据的心博特征输入线性分类模型，得到第一分类结果，将所述更新后的心博数据的心博特征输入平滑二次型分类模型，得到第二分类结果；所述线性分类模型以及平滑二次型分类模型是根据训练心博数据的心博特征以及所述训练心博数据的分类标签训练生成的；

对所述第一分类结果以及所述第二分类结果进行加权融合，得到所述心博数据的分类结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对所述待分类心电信号进行心博切割之前，所述方法还包括：

对所述待分类心电信号进行一维多尺度高斯滤波以及巴特沃斯滤波。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待分类心电信号进行心博切割，获得心博数据，包括：

检测待分类心电信号中的R波波峰位置；

从所述待分类心电信号中截取从所述R波波峰位置向P波方向第一预设时间段内的第一心电数据，截取从所述R波波峰位置向T波方向第二预设时间段内的第二心电数据，将所述第一心电数据以及第二心电数据进行拼接得到心博数据。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述心博数据的心博特征识别无效心博数据，包括：

根据所述心博数据的心博特征计算每个心博特征的特征平均值，将所述每个心博特征的特征平均值组成特征平均值向量；

将目标心博数据的心博特征组成目标心博特征向量，计算所述目标心博特征向量与所述特征平均值向量之间的相似度；

如果所述目标心博特征向量与所述特征平均值向量之间的相似度不满足预设条件，将所述目标心博特征向量对应的目标心博数据确定为无效心博数据。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述线性分类模型为贝叶斯线性分类模型，所述平滑二次型分类模型为贝叶斯平滑二次型分类模型，所述线性分类模型以及所述平滑二次型分类模型的训练包括：

提取训练心博数据的心博特征；

根据所述训练心博数据的心博特征以及所述训练心博数据的分类标签，生成贝叶斯线性分类模型；

根据所述训练心博数据的心博特征以及所述训练心博数据的分类标签，生成贝叶斯平滑二次型分类模型。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述提取训练心博数据的心博特征，包括：

将所述训练心博数据转换为频域训练心博数据，提取所述训练心博数据以及所述训练频域心博数据的统计特征以及采样特征作为所述训练心博数据的心博特征。