| 基于EMD和奇异值分解的心律失常分类方法 |
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| 引用本文： | 王玉静,宋立新,康守强.基于EMD和奇异值分解的心律失常分类方法[J].信号处理,2010,26(9). |
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| 作者姓名： | 王玉静 宋立新 康守强 |
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| 作者单位： | 1. 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,哈尔滨150080;哈尔滨工业大学电子与信息工程学院,哈尔滨150001
2. 哈尔滨理工大学电气与电子工程学院,哈尔滨,150080 |
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| 基金项目： | 哈尔滨理工大学校青年基金 |
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| 摘 要： | 基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)理论,提出一种新的心律失常类型分类方法.首先,利用经验模态分解方法自适应地将心电信号(ECG)分解为一组固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)和一个残余分量,解决了目前广泛应用的小波分解方法中小波基选取困难以及分解结果不唯一的难题.利用这组固有模态函数构造初始特征向量矩阵,对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,得到矩阵的奇异值.奇异值是矩阵的固有特征,具有较好的稳定性,根据奇异值计算奇异熵.最后依据奇异熵和马氏距离判别函数对心电信号的心律失常类型进行分类.实验结果表明,本方法能方便有效地对心律失常类型进行识别判断,可用于心电信号病理辅助诊断领域.
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| 关 键 词： | 心律失常 经验模态分解 奇异值分解 奇异熵 马氏距离 |
Arrhythmia Classification based on Empirical Mode Decomposition and Singular Value Decomposition |
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| WANG Yu-jing,SONG Li-xin,KANG Shou-qiang.Arrhythmia Classification based on Empirical Mode Decomposition and Singular Value Decomposition[J].Signal Processing,2010,26(9). |
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| Authors: | WANG Yu-jing SONG Li-xin KANG Shou-qiang |
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