【摘 要】
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为完成ECG（Electrocardiogram）信号特征点提取,并对ST段分类,提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST分类算法.首先对信号进行预处理,完成噪声消除,QRS波群检测和提取特征
【机 构】
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吉林大学通信工程学院,吉林大学珠海学院电子信息系
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为完成ECG（Electrocardiogram）信号特征点提取,并对ST段分类,提出了一种基于离散小波变换和支持向量机的ST分类算法.首先对信号进行预处理,完成噪声消除,QRS波群检测和提取特征值;然后计算ST段平均值、曲线面积和标准差,并结合使用SVM（Support Vector Machine）对ST段进行分类.Matlab仿真结果表明,小波去噪效果明显,ST段未出现失真现象,特征点提取完整.经MIT-BIT数据库验证,分类结果显示交叉验证准确率平均值为80.70％,训练准确率平均值为91.83％
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