一种基于高斯混合模型的心电信号识别算法

摘要

本发明涉及一种基于高斯混合模型心电信号识别算法，该方法具体过程是：首先确定读取原始心电图像，应用心电提取算法获取连续周期心电信号，然后根据心电数据点导数(包括一阶和二阶导数)，对周期心电信号进行分割，提取单个周期的心电数据。并利用插值法，实现对缺失数据进行平滑。再此基础上，将相应心电数据进行分组，并通过训练集上的心电数据进行训练。训练过程中，根据高斯混合模型的最优解的数字特征，通过先对模型参数进行初始化，而后依据二阶平方差最小，获取隐函数的Q表达，继而根据相应的公式，对原始参数进行相应的调整，重复上述过程，使得模型参数的逐步向最优值靠近。当误差在一定范围后，停止训练，并使用交叉验证集上的数据，对模型参数进行调优。最终获得稳定的模型参数。该算法方法不仅快速、高效，而且能够有效克服局部心电图因扭曲、噪声等因素造成的失真，在心电信号自动分析过程中具有重要的应用价值。