【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及的是一种信号处理
的方法，具体是一种。
技术介绍
心电图(ECG)在临床医学上常被用来检测心脏活动情况，具有非常重要的临床价值。在心电图仪记录纸上记录一个完整的心电图波形，主要包括P波(心电图各波中最先出现的是代表左右两心房兴奋过程的P波)、QRS波群(代表两个心室兴奋传播过程的电位变化，典型的QRS波群包括三个相连的波动，第一个向下的波为Q波，继Q波后一个狭高向上的波为R波，与R波相连接的又一个向下的波为S波)、S-T段(由QRS波群结束到T波开始的平线)、T波(是继QRS波群后的一个波幅较低而波宽较长的电波，反映心室兴奋后再极化过程)。医学工作者就是根据心电图波形变化来分析、诊断心脏疾病的。但是人工诊断受到个人专业知识和临床经验的很大限制，同时诊断速度也慢，不能实时处理，五十年代末以来，随着计算机技术的发展，人们开始了对心电自动分析技术的研究。波形检测识别和参数提取是心电自动分析系统的关键，其准确性和可靠性决定着诊断的效果，乃至涉及挽救病人生命的成败。心律失常是衡量心脏电活动稳定性的一个重要指标。特别地，一些室性心律失常常被认为是生命受...
【技术保护点】
一种基于超完备特征的异常心电识别方法，其特征在于，先用二次样条小波对连续的心电数据进行Ｒ点检测，根据Ｒ点位置对心电数据进行分段和数据预处理，然后分别用独立分量分析方法和离散小波变换方法对每个心跳进行特征提取得到一个超完备的特征集，并利用互信息方法进行特征收缩，最后利用支持向量机方法对提取的特征向量进行训练得到一个支持向量机模型，利用此支持向量机模型对新的心跳数据段进行自动分类识别。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：赵启斌，张丽清，蒋星，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：31[中国|上海]
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