基于EEMD和分形理论的心电信号特征提取与分类_毕业论文.pdf

"基于EEMD和分形理论的心电信号特征提取与分类"知识点总结 本文总结了基于 Ensemble Empirical Mode Decomposition（EEMD）和分形理论的心电信号特征提取与分类的毕业论文。该论文主要研究了ECG信号特征提取和分类的方法，旨在提高心电信号分析的准确性和可靠性。 1. 研究背景及意义 心电信号是医疗诊断中最重要的信号之一，对心脏疾病的诊断和预防具有重要作用。然而，ECG信号的非线性和非平稳性使得其特征提取和分类变得非常困难。因此，研究基于EEMD和分形理论的心电信号特征提取与分类的方法具有非常重要的理论和实践意义。 2. ECG信号简介 ECG信号是心电活动的 elektrokardiogram，反映了心脏的电活动。ECG信号的波形包括P波、QRS波和T波，每个波形对应不同的心脏活动。ECG信号数据库是研究心电信号的重要工具，常用的ECG信号数据库包括MIT-BIH Arrhythmia Database和PTB Diagnostic ECG Database。 3. 集合经验模态分解（EEMD） EEMD是一种基于ensemble的经验模态分解方法，用于分解非线性和非平稳的信号。EEMD方法可以将信号分解成多个Intrinsic Mode Function（IMF），每个IMF对应不同的频率分量。EEMD方法在心电信号处理中具有非常重要的应用价值。 4. 分形理论 分形理论是一种研究非线性和非平稳系统的数学方法，定义了自相似性和 scalability的概念。分形理论在心电信号研究中具有非常重要的应用价值，例如可以用于心电信号的特征提取和分类。 5. 分形维数 分形维数是衡量心电信号复杂度的重要指标，常用的分形维数计算方法包括Hurst指数、Lyapunov指数和Fractal维数等。分形维数可以用于心电信号的特征提取和分类。 6. ECG信号特征提取 ECG信号特征提取是指从ECG信号中提取有代表性的特征，以便对心电信号进行分类和诊断。常用的ECG信号特征提取方法包括时域分析、频域分析和时频域分析等。基于EEMD和分形理论的心电信号特征提取方法可以提高心电信号分析的准确性和可靠性。 7. ECG信号分类 ECG信号分类是指对心电信号进行分类，以便诊断心脏疾病。常用的ECG信号分类方法包括K-近邻算法、支持向量机、随机森林算法等。基于EEMD和分形理论的心电信号分类方法可以提高心电信号分类的准确性和可靠性。 本文总结了基于EEMD和分形理论的心电信号特征提取与分类的毕业论文，旨在提高心电信号分析的准确性和可靠性。本文对ECG信号简介、集合经验模态分解、分形理论、分形维数、ECG信号特征提取和ECG信号分类等方面进行了详细的讨论和总结。