一种基于异常特征值的室性早搏智能分析方法

摘要

本发明涉及一种基于异常特征值的室性早搏智能分析方法，包括以下步骤：1)、信号预处理，用小波滤波器对原始信号进行去噪处理，之后再通过斜率、幅度和宽度的数字分析来定位QRS复合波，最后再从完整的ECG信号中以R峰为中心进行分割提取单个心拍；2)、特征提取，选取QRS复合波面积、RR间期和QRS振幅矢量和作为特征参数用于分类器的输入；3)、模型训练，通过自助法重采样技术，从原始训练样本集中有放回地重复随机抽取k个样本生成新的训练样本集合，然后根据自助样本集生成M个分类树组成随机森林，根据分类树投票多少形成的分数确定新数据的分类结果；本发明具有心电信号中心率失常异常信号识别准确、分类精准的优点。