改进的快速S变换与点对称变换的心电信号快速分类方法技术

本发明专利技术涉及一种改进的快速S变换与点对称变换的心电信号快速分类方法，包括：针对麻省理工学院心电异常数据集的心电信号进行心电信号预处理；利用改进的快速S变换得到模时频矩阵，同时进行点对称变换、时域分析和非线性分析提取特征，提取所得特征构成特征向量集；构建KPCA

【技术实现步骤摘要】
改进的快速S变换与点对称变换的心电信号快速分类方法


[0001]本专利技术涉及心电信号分类
，尤其是一种改进的快速S变换与点对称变换的心电信号快速分类方法。

技术介绍

[0002]近年来,心血管病的发病率呈明显上升趋势,而心律失常是心血管疾病中最常见的一种病症。心电图(ECG)信号是心脏电活动的记录器，可提供有关心脏性能的重要信息，是临床上常被用来识别心律失常的重要依据。不同心率对应不同的波形特征，传统方法依赖于心脏疾病专家凭借经验判断，具有很强的主观性，并且效率非常低。因此，设计一种高效的心电信号自动分类方法显得尤为重要。
[0003]目前心电信号的分类技术主要包括信号预处理、特征提取以及自动分类3个环节。信号预处理包括去除心电信号中的工频干扰、肌电信号干扰、基线漂移等噪声，并将心电信号进行分拍。针对心电信号的特征提取广大学者提出了不同的方法，主要包括三类： (1)时域特征；(2)频域特征；(3)统计特征。心电信号特征的准确提取直接关系到下一步心电信号的识别分类，因此应注重提取心电特征，在提取心电特征时应当考虑到时频域特征，还有本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种改进的快速S变换与点对称变换的心电信号快速分类方法，其特征在于：该方法包括下列顺序的步骤：(1)针对麻省理工学院心电异常数据集的心电信号进行心电信号预处理；(2)对经过预处理后的数据，利用改进的快速S变换得到模时频矩阵，同时进行点对称变换、时域分析和非线性分析提取特征，提取所得特征构成特征向量集，将特征向量集按照3:1比例划分训练集和测试集；(3)使用KPCA核主成分分析法进行降维，使用LightGBM轻梯度提升机进行分类，二者结合构建KPCA
‑
LightGBM降维分类器模型，将特征向量集输入到KPCA
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LightGBM降维分类器模型得到分类结果。2.根据权利要求1所述的改进的快速S变换与点对称变换的心电信号快速分类方法，其特征在于：在步骤(1)中，所述预处理包括信号降噪和信号分段，所述信号降噪是指使用小波阈值db6和低通滤波器降噪；所述信号分段是指采用R波检测方法，以R波波峰为基准，向前取120个点，向后取180个点，共计300个点的长度构成一个样本。3.根据权利要求1所述的改进的快速S变换与点对称变换的心电信号快速分类方法，其特征在于：在步骤(2)中，所述改进的快速S变换是指：(2a)计算心电信号x(nT)的N点快速傅里叶变换频谱X(λ/NT)；(2b)采用特征点快速定位算法，对频谱利用极大值包络快速定位特征频率点λ
i
满足:满足:其中，i＝1,2,3,
…
l，l是心电信号中特征频率点的数目，ξ
k
为设定阈值,k＝1,2,3；(2c)根据特征频率点λ
i
,确定窗参数并计算窗函数的快速傅里叶变换:(2d)对特征频率点λ
i
左右平移若干频率点,即平移频谱X((λ
i
/NT))得到X((λ
i
+r))；(2e)X((λ
i
+r)/NT)与W(r/(NT),λ
i
/(NT))的乘积B(r,λ
i
):(2f...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹柏强，李松，袁莉芬，程珍，李兵，佐磊，
申请(专利权)人：合肥工业大学，
类型：发明
国别省市：