[发明专利]基于多特征提取的心电识别方法在审
| 申请号： | 201810190709.0 | 申请日： | 2018-03-08 |
| 公开（公告）号： | CN108537123A | 公开（公告）日： | 2018-09-14 |
| 发明（设计）人： | 李智;周登仕;李健;彭韵陶;陈志博 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610064 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 为了提高心电信号的识别准确率，提出了基于多特征提取的心电识别方法。本发明通过分别提取心电信号的变换域特征（循环矩阵提取特征）、统计学特征（PCA降维后特征）和形态学特征（RR间期特征），组合三个特征送到分类器中进行分类。本发明对心电信号的分类精确率高，且模型构建只需少量数据，对心脏病精准识别有着重要意义。 | ||
| 搜索关键词： | 特征提取 心电 提取心电信号 变换域特征 统计学特征 形态学特征 模型构建 提取特征 心电信号 循环矩阵 重要意义 分类器 分类 准确率 对心 心脏病 | ||
【主权项】：
1.基于多特征提取的心电识别方法，其特征是，包括以下几个步骤：步骤1：利用小波变换对心电信号预处理并提取RR特征；步骤2：将心电信号数据根据R波位置分割成单个心拍；步骤3：利用循环测量矩阵提取心电信号的特征；步骤4：利用PCA对去噪后的心电信号从300维降到15维；步骤5：拼接RR特征、循环矩阵提取的特征和PCA特征，组成特征向量集，并进行标准化；步骤6：将训练特征数据输入到随机森林分类器中进行模型构建；步骤7：利用训练好的模型对测试数据进行分类。
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