查询结果:   李四海,满自斌,张红.基于小波变换和SVM的心电早搏信号识别[J].计算机应用与软件,2014,31(8):182 - 185.
中文标题
基于小波变换和SVM的心电早搏信号识别
发表栏目
人工智能与识别
摘要点击数
782
英文标题
ECG PREMATURE BEATS SIGNAL IDENTIFICATION BASED ON WAVELET TRANSFORM and SVM
作 者
李四海 满自斌 张红 Li Sihai Man Zibin Zhang Hong
作者单位
甘肃中医学院信息工程学院 甘肃 兰州 730000 兰州理工大学计算机与通信学院 甘肃 兰州 730050    
英文单位
School of Information Engineering,Gansu College of Traditional Chinese Medicine,Lanzhou 730000,Gansu,China School of Computer and Communication,Lanzhou University of Technology,Lanzhou 730050,Gansu,China    
关键词
ECG 房性早搏 室性早搏 小波变换 支持向量机
Keywords
ECG Premature ventricular contraction Atrial premature beat Wavelet transform SVM
基金项目
作者资料
李四海,副教授,主研领域:模式识别,小波分析,医学图像处理。满自斌,讲师。张红,副教授。 。
文章摘要
对心电信号的实时、准确识别在临床上具有重要意义。研究基于小波变换自动识别室性早搏(PVC)和房性早搏(APB)的方法,首先对信号进行Marr小波变换并提取信号在小波域上的特征参数,构建时频域特征向量,然后使用径向基核SVM进行训练,研究模型参数的选取对训练结果的影响。使用MIT-BIH心电数据库中的数据进行测试,结果表明:在小样本的情况下,建立的模型对正常心电、房性早搏和室性早搏的识别具有较高的准确率。
Abstract
The real-time and accurate examination of ECG has important clinical significance. In this paper, we study the method of wavelet transform-based automatic identification of premature ventricular contractions (PVC) and atrial premature beats (APB). First, Marr wavelet transform is applied to the signal, its characteristic parameters on wavelet domain are extracted, and the time-frequency domains eigenvectors are constructed; then the support vector machine (SVM) with RBF kernel function is employed for training, the influence of model parameters selection on training performance is explored. The data of MIT-BIH arrhythmia database is used for the test, results show that the model proposed in this paper has high accuracy rate in identifying PVC, APB and normal ECG in the case of small sample size.
下载PDF全文