主成分分析和線性判別分析應用于心電信號特征提取和診斷算法研究
關鍵詞：心電信號 特征提取 分類診斷 主成分分析 線性判別分析
摘要：針對心臟疾病發(fā)病率高且不易自主檢測的問題,提出了一種心電信號特征提取和分類診斷算法。首先對心電信號進行提升小波變換和改進半軟閾值相結合的預處理變換,在去除心電信號的噪聲后,利用主成分分析(principal component analysis,PCA)對心電信號進行降維,并利用核獨立成分提取心電信號的非線性特征;同時離散小波變換提取去噪后心電信號的頻域特征,基于線性判別分析(linear discriminant analysis,LDA)對頻域統(tǒng)計特征進行降維處理。將兩種不同的特征向量組成多域特征空間,最后利用支持向量機對多域特征空間分類,遺傳算法對其參數(shù)進行尋優(yōu),從而實現(xiàn)心電信號特征的分類。實驗結果表明,所提出的算法能夠對5類心電節(jié)拍進行準確分類,分類效率達99.11%。
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