基于双谱和谱特征的心电信号分类方法
2021-05-12张颐婷张善章
刘 姝,邵 杰,张颐婷,张善章
(南京航空航天大学 电子信息工程学院,江苏 南京 211106)
据世界卫生组织(World Health Organization, WHO)统计,因心血管死亡的人数疾病占了全球死亡人数的1/3,且呈现逐年增加的趋势。心血管疾病已逐渐成为危害人类生命的最常见疾病之一[1]。有效地诊断和预防心血管疾病已成为当今医学界面临的重要问题。心电(Electrocardiogram,ECG)信号不仅可以用来分析和鉴别心律失常、心肌梗死等多种疾病,还可以反映心肌细胞损伤程度、发育过程、心房和心室功能结构[2],是心血管疾病诊断中一种简明有效的工具。
双谱作为一种成熟的信号方法,能够有效抑制高斯噪声带来的干扰,在许多领域得到了广泛应用[3]。然而,由于双谱矩阵较为复杂,目前大多数算法是在得到双谱矩阵的基础上进一步降维提取特征,例如围线积分[4]、双谱切片[5]、主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)[6]、独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)[7]、核鉴别分析方法如核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)[8]等。
本文引入的算法在双谱矩阵上直接提取二维谱特征对心电信号进行分类识别,不仅实现了有效的特征提取,也提高了识别率,降低了计算量。
1 原理
ECG信号的分类识别过程主要包括4个步骤:(1)对ECG信号进行预处理;(2)计算ECG信号的双谱;(3)通过双谱矩阵提取二维谱平坦度、二维谱亮度以及二维谱滚降度3个特征,并组成特征向量;(4)针对特征向量使用基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)核的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类识别。
1.1 预处理
通常需要对现有数据库中的ECG信号进行去噪和分段,即使用多种滤波器去除信号中的噪声并分离出单个心拍。……
