[发明专利]一种基于特征融合的ECG信号分类的方法在审
| 申请号： | 201810012811.1 | 申请日： | 2018-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN108256452A | 公开（公告）日： | 2018-07-06 |
| 发明（设计）人： | 吕卫;孙宏博;侯弘慧;褚晶辉;王粟瑶;汪虹 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征融合的ECG信号分类的方法，包括以下步骤：对原始连续时间内的心电数据预处理得到单心跳的离散数值样本，并对这些一维信号样本提取1D‑CNN卷积特征和PQRST数值特征；对提取的两种特征进行融合操作，使不同类型、不同维度的特征整合一体，作为单心跳的代表特征集；测试集和训练集的每个样本经过特征融合，可得到一个100维的特征向量；对特征融合后的样本进行分类，得到每种心电信号的分类精度。本发明提取出一维卷积特征和PQRST特征并将两者相融合的方法，从而提高心电信号计算机辅助诊断系统的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 特征融合 分类 心电信号 心跳 样本 计算机辅助诊断系统 预处理 数值特征 数值样本 特征向量 特征整合 心电数据 样本提取 一维卷积 一维信号 融合 测试集 特征集 训练集 准确率 卷积 维度 | ||
【主权项】：
1.一种基于特征融合的ECG信号分类的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：对原始连续时间内的心电数据预处理得到单心跳的离散数值样本，并对这些一维信号样本提取1D‑CNN卷积特征和PQRST数值特征；对提取的两种特征进行融合操作，使不同类型、不同维度的特征整合一体，作为单心跳的代表特征集；测试集和训练集的每个样本经过特征融合，可得到一个100维的特征向量；对特征融合后的样本进行分类，得到每种心电信号的分类精度。
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