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,遺傳算法對其參數進行尋優,從而實現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類心電節拍進行準確分類,分類效率達99.11%。

生物醫學工程研究雜志要求:

{1}如系有關部門的基金項目，請注明項目的正式名稱和編號。

{2}編輯部收到文稿后立即登記編號并通過作者投稿電子信箱回復，在收到回復的3個工作日內，如果沒有收到修改或錄用通知，說明文稿尚在處理之中，作者如欲另投他刊，請務必先與本編輯部聯系。

{3}圖表注于文中相應位置，分別按其在正文中出現的先后次序連續編碼。全文只有1幅圖時圖序寫作附圖，只有1個表時表序寫作附表。

{4}注釋采用尾注，以“①”“②”等標注排序。

{5}正文標題一般分三級：一級標題用“一、”“二、”“三、”標示；二級標題用“1．”“2．”“3．”標示；三級標題用“（1）”“（2）”“（3）”標示。

注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社