[發(fā)明專利]一種基于小波包和近似熵的心電信號(hào)分類方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201410192705.8
• 申請(qǐng)日: 2014-05-07
• 公開（公告）號(hào): CN103927556A
• 公開（公告）日: 2014-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李鴻強(qiáng);馮秀麗;陳雪龍;梁歡
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 天津工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于小波包和近似熵的心電信號(hào)分類方法，其特征在于包括如下步驟：

(1)對(duì)預(yù)處理后心電信號(hào)進(jìn)行小波包分解；

(2)計(jì)算不同頻段的小波包系數(shù)的近似熵值，由不同頻段近似熵值組成新的特征向量；

(3)使用上述特征向量作為樣本訓(xùn)練支持向量機(jī)，然后使用訓(xùn)練后的支持向量機(jī)對(duì)心電信號(hào)進(jìn)行分類，獲得分類結(jié)果。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波包和近似熵的心電信號(hào)分類方法，其特征在于步驟(1)中采用db6小波基對(duì)預(yù)處理后的心電信號(hào)進(jìn)行3層小波包分解。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波包和近似熵的心電信號(hào)分類方法，其特征在于步驟(2)中計(jì)算不同頻段小波包系數(shù)的近似熵值時(shí)，首先確定信號(hào)的點(diǎn)數(shù)N，模式維數(shù)m，相似容限r(nóng)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于小波包和近似熵的心電信號(hào)分類方法，其特征在于步驟(3)中訓(xùn)練支持向量機(jī)時(shí)，采用粒子群算法尋找支持向量機(jī)的最優(yōu)參數(shù)，使得分類準(zhǔn)確率達(dá)到最高。