基于近似熵的心肌猝死预警诊断

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为提高传统线性分析方法的准确性,提出一种非线性动力学与时频分析相结合的心电信号分类方法。利用经验模式分解和阈值法抑制噪声,从而更有效地分解心电信号得到内蕴模式函数,分别计算其近似熵特征值,利用支持向量机分类器验证特征值的分类效果。实验结果表明,该方法能有效实现信号的自动分类识别,简便快速地初步诊断心肌猝死疾病的发生,正常和异常心电信号的分类识别准确率均达到90%以上。
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