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本研究提出一种基于增量高斯混合模型算法的心电分类方式。与其相对应的分为三个阶段:第一阶段,基于小波分解对心电信号进行预处理,以消除基线漂移(0.15~0.3 Hz)和背景噪声;第二阶段,首先基于短时修正希尔伯特变换(STMHT)定位R峰,然后自动确定QRS波进而提取心电特征参数;第三阶段提出一种无监督式增量高斯混合模型算法实现心电信号分类。本研究结果在MIT-BIH心律失常数据库中对48组心电数据进行分类比较,其准确率达93.31%。