基于動態模糊決策樹的心電信號分類方法

摘要：為提高心電信號分類識別的準確率,提出一種基于時頻特征融合與動態模糊決策樹的心電信號分類識別方法。對心電信號依次進行周期分割、小波包分解與重構和形態識別處理,將小波包變換系數矩陣的二范數作為頻域特征,并與時域特征進行融合以表征心電信號,同時將模糊C均值聚類引入模糊決策樹的建樹過程中,實現特征空間的動態劃分。在MIT-BIH標準心電數據庫上的實驗結果表明,該方法的分類識別準確率較高,心電信號正異常分類的準確率達99.14%。