Matlabプラットフォームに基づいて,本論文は,ECG信号のウェーブレット特徴抽出法を研究し,それをECG信号疾患識別のシミュレーション実験に適用した。まず、ECG 信号の基本的な特徴と一般的な ECG 疾患について紹介します。次に,ウェーブレット変換の原理と方法を詳細に説明し,ウェーブレット分解とウェーブレット再構成に基づくECG信号の特徴抽出アルゴリズムを提案した。最後に、ECG 疾患識別のための一連のシミュレーション実験が設計され、実験データを分析して結果を表示することによって、ECG 疾患識別における抽出されたウェーブレット特徴の有効性が検証されます。
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1 はじめに
ECG 信号は重要な生体電気信号であり、心臓病の診断とモニタリングにとって非常に重要です。従来の ECG 信号分析方法は主に周波数領域と時間領域の特徴に依存していますが、これらの方法では信号の局所的な特徴を完全に抽出することはできません。ウェーブレット変換は、時間周波数解析手法として、時間領域と周波数領域の両方で信号の局所的な特徴を抽出できるため、ECG 信号処理で広く使用されています。
2. 心電図の基本的な特徴とよくある病気
ECG 信号は、心臓の電気活動によって生成される電流によって形成される信号であり、豊富な情報が含まれています。一般的な ECG 信号の特徴には、心拍数、QRS 波形、ST セグメント、T 波などが含まれます。心臓電気疾患には主に不整脈、心筋虚血、心筋梗塞などがあります。
3. ウェーブレット変換の原理と手法
ウェーブレット変換は、信号をさまざまな周波数成分に分解する方法であり、さまざまなウェーブレット基底関数を選択することによって信号を分解および再構築します。一般的に使用されるウェーブレット基底関数には、Daubechies ウェーブレットや Haar ウェーブレットなどがあります。ウェーブレット変換はマルチスケール解析の特徴を持ち、信号の時間周波数特性を抽出することができます。
4. ウェーブレット特徴抽出に基づく ECG 信号処理アルゴリズム
本稿ではウェーブレット分解とウェーブレット再構成に基づくECG信号の特徴抽出アルゴリズムを提案する。まず、ECG 信号をウェーブレットで分解し、さまざまな周波数成分の詳細係数と近似係数を取得します。次に、ECG 信号の特性に応じて、適切なウェーブレット基底関数が選択され、詳細係数の特徴が抽出されます。最後に、抽出された特徴がウェーブレット再構成によって結合され、最終的な特徴ベクトルが取得されます。
5. ECG信号疾患識別のシミュレーション実験デザイン
ECG 疾患識別における抽出されたウェーブレット特徴の有効性を検証するために、一連の ECG 信号疾患識別シミュレーション実験が設計されました。まず、さまざまな ECG 障害を含む ECG 信号のデータセットが収集されます。次に、データ セットはトレーニング セットとテスト セットに分割され、トレーニング セットは分類モデルのトレーニングに使用され、テスト セットはモデルの評価に使用されます。最後に、実験結果の分析と表示を通じて、ECG 疾患の識別における抽出されたウェーブレット特徴の精度と有効性が検証されます。
6. 完全なソースコードとデータセットのダウンロード
Matlab に基づく ECG 信号ウェーブレット特徴抽出および対応する疾患識別シミュレーション (ソース コード + データ セット).rar: https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88189922
