[发明专利]一种基于小波包和近似熵的心电信号分类方法在审
| 申请号： | 201410192705.8 | 申请日： | 2014-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN103927556A | 公开（公告）日： | 2014-07-16 |
| 发明（设计）人： | 李鸿强;冯秀丽;陈雪龙;梁欢 | 申请（专利权）人： | 天津工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于小波包和近似熵的心电信号分类方法。对预处理后的心电信号进行小波包分解，提取各节点的小波包系数，然后计算各小波包系数的近似熵。将求得的近似熵作为特征向量输入到支持向量机分类器，并采用粒子群算法寻找支持向量机分类器的最优参数，对多种心电信号进行分类。小波包分解是一种分析非平稳信号的有效方法。近似熵只要较少的数据量就能得到比较稳健的估计值，具有较好的抗噪和抗干扰能力，且不论信号是随机的或确定性的都可以使用。本发明提取特征向量算法简单，不需要传统方法的降维，速度快，耗时少，而且分类准确率高，适用于心电自动分析辅助诊断系统。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 波包 近似 电信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于小波包和近似熵的心电信号分类方法，其特征在于包括如下步骤：(1)对预处理后心电信号进行小波包分解；(2)计算不同频段的小波包系数的近似熵值，由不同频段近似熵值组成新的特征向量；(3)使用上述特征向量作为样本训练支持向量机，然后使用训练后的支持向量机对心电信号进行分类，获得分类结果。
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