首页 > 期刊 > 自然科学与工程技术 > 信息科技 > 电子信息科学综合 > 计算机工程 > 基于动态模糊决策树的心电信号分类方法 【正文】
摘要:为提高心电信号分类识别的准确率,提出一种基于时频特征融合与动态模糊决策树的心电信号分类识别方法。对心电信号依次进行周期分割、小波包分解与重构和形态识别处理,将小波包变换系数矩阵的二范数作为频域特征,并与时域特征进行融合以表征心电信号,同时将模糊C均值聚类引入模糊决策树的建树过程中,实现特征空间的动态划分。在MIT-BIH标准心电数据库上的实验结果表明,该方法的分类识别准确率较高,心电信号正异常分类的准确率达99.14%。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
学术顾问提供一对一咨询服务,解决晋升难度
了解更多 >十年铸就品质!预审通过后录用率高
了解更多 >去除中间环节享受低价,物流进度实时通知
了解更多 >正版杂志,匹配度高、性价比高、成功率高
了解更多 >