【摘 要】
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心电信号是人体心脏电活动在体表的综合反映，能够为诊断心脏疾病提供可靠的依据。基于心电信号的特征识别方法研究对检测和诊断心脏疾病具有重要的指导意义。由于心电信号自身
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心电信号是人体心脏电活动在体表的综合反映，能够为诊断心脏疾病提供可靠的依据。基于心电信号的特征识别方法研究对检测和诊断心脏疾病具有重要的指导意义。由于心电信号自身波形的复杂多变性以及噪声干扰，对心电信号做特征识别存在特征提取比较困难、识别精度不够高等问题。本文对心电信号的特征提取和特征识别方法进行研究，旨在提取能够最大化反映心电信号原始信息的特征，并获取较高的心电特征识别正确率。 特征提取是进行特征识别的首要环节。本文对小波变换和小波包变换的理论和方法做深入研究，首先针对心电信号易受噪声干扰等问题，采用强制滤波的方法对基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声信号做处理，保证了后期特征提取的质量。其次采用小波包变换对心电信号做三尺度分解，并对第三尺度上的8个节点相应的频带信号进行能量特征提取，获取心电信号的8维特征向量。 特征识别模型的优劣直接影响着分类的效果。本文根据 PSO 算法收敛速度快、寻优精度高等优点，融合BP神经网络构建PSO-BPNN识别模型。利用PSO算法对BP 神经网络的权值和阈值参数进行优化，将得到的心电特征数据作为模型的输入。引入LM-BPNN和RBF网络分类模型，与PSO-BPNN模型作对比分析并总结。 仿真实验结果表明，小波包变换提取心电信号能量特征，PSO-BPNN为分类模型的心电特征识别方法较其它方法能高准确度地识别出 MIT-BIH 心律失常数据库中正常、左束支传导阻滞（LBBB）、右束支传导阻滞（RBBB）、心室早期收缩（PVC）和心房早期收缩（APC）等5种类型的心电信号，验证了本文方法在心电信号特征识别方面的可行性和一定的优越性。
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