心血管药理学：开放获取

抽象的

心电图特征提取及心脏异常分类方法

苏玛蒂

本文提出了一种新的心电图 (ECG) 信号的自动定位和分类方法，这对于诊断心脏异常具有重要意义。本文提出了一种方法来对不同于正常的不同心脏变异进行分类，例如室性心律失常、心肌梗死、心肌肥大和心脏瓣膜疾病。支持向量机 (SVM) 已用于对通过连续小波变换 (CWT) 提取的不同 ECG 信号的亮点中固有的模式进行分类。CWT 允许将时间空间标记转换为时间频率空间，以便可以同时突出显示重复特征和时间序列中特定亮点的位置。因此，它允许从非平稳信号（如 ECG）中精确提取亮点。然后使用具有高斯分量的支持向量机 (SVM) 对不同的 ECG 心律进行分类。在演示工作中，已成功应用了重复模式下的 SVM。