一种基于小波包和近似熵的心电信号分类方法

摘要

本发明提出了一种基于小波包和近似熵的心电信号分类方法。对预处理后的心电信号进行小波包分解，提取各节点的小波包系数，然后计算各小波包系数的近似熵。将求得的近似熵作为特征向量输入到支持向量机分类器，并采用粒子群算法寻找支持向量机分类器的最优参数，对多种心电信号进行分类。小波包分解是一种分析非平稳信号的有效方法。近似熵只要较少的数据量就能得到比较稳健的估计值，具有较好的抗噪和抗干扰能力，且不论信号是随机的或确定性的都可以使用。本发明提取特征向量算法简单，不需要传统方法的降维，速度快，耗时少，而且分类准确率高，适用于心电自动分析辅助诊断系统。