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An Automatic Classification Method of ECG Signals Based on Multiscale Base-scale Entropy and Hilbert-Huang Transform
Author(s): 
Pages: 32-37
Year: Issue:  1
Journal: Space Medicine & Medical Engineering

Keyword:  automatic classificationelectrocardiogram signalmultiscale base-scale entropyHilbert-Huang transformsupport vector machine;
Abstract: 目的 研究一种基于多尺度化基本尺度熵(muhiscale base-scale entropy,MBE)和希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的心电信号自动分类方法.方法 首先利用离散小波变换对心电信号进行去噪预处理;其次利用多尺度化基本尺度熵进行分析,提取多个尺度下的基本尺度熵值;然后利用希尔伯特-黄变换得到希尔伯特边际谱,并求取边际谱的信息熵;最后将这两部分特征参数输入到支持向量机中,实现心电信号的自动分类.结果 健康人、心律不齐患者、呼吸暂停患者和房颤患者的心电信号分类准确率分别为87.5%、93.75%、90.63%和90.63%.结论 本文提出的基于多尺度化基本尺度熵和希尔伯特-黄变换的分类方法,可以有效实现心电信号的自动分类.
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