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基于小波变换的ECG特征提取与分类识别研究的中期报告 一、研究背景 ECG（心电图）是一种常用的非侵入性生理信号，可以反映心脏的电生理活动。在医学诊断和监测方面有着重要的应用价值。然而，ECG信号具有噪声、干扰和复杂性等特点，导致ECG的分析和处理具有一定的难度。因此，ECG信号的特征提取和分类识别是ECG信号处理中的重要研究课题。 小波变换在信号处理领域中得到广泛应用。与其他变换相比，小波变换具有更好的时频局部性质，可以有效地处理非平稳信号。因此，基于小波变换的ECG特征提取和分类识别方法成为ECG信号处理中的研究热点。 二、研究目的 本研究旨在利用小波变换对ECG信号进行特征提取，并采用分类算法对ECG信号进行分类识别。具体研究目标包括： 1. 小波变换对ECG信号进行分解和重构，得到不同频率分量的ECG信号。 2. 提取不同频率分量的ECG信号的时域特征和频域特征。 3. 联合不同特征进行ECG信号分类识别。 三、研究方法 1. 数据预处理 使用MIT-BIH心律失常数据库中的ECG信号进行研究，对信号进行高通滤波和低通滤波，去除高频噪声和基线漂移。 2. 小波分解与重构 采用小波分解方法，将ECG信号分解成多个频带的子信号，再将每个子信号重构为ECG信号。 3. 特征提取 对每个频带的ECG信号提取时域特征和频域特征，包括R波位置、RR间期、QRS波形、QRS间期、ST段、T波、P波等特征。 4. 分类识别 将提取的特征输入到分类算法中，采用多分类支持向量机分类器对ECG信号进行分类识别。 四、研究进展 目前，已完成对MIT-BIH心律失常数据库中的ECG信号进行预处理和小波分解重构，得到了不同频率分量的ECG信号。并对不同频率分量的ECG信号提取了时域特征和频域特征。接下来将进行特征选择和分类器的训练和测试，完成ECG信号分类识别。 五、研究意义 本研究利用小波变换将ECG信号分解成多个频率分量，并提取这些分量的特征，可以更全面、准确地描述ECG信号的特征。同时，分类器的应用可以实现对ECG信号进行自动分类识别，为临床诊断提供有力的辅助。