[发明专利]一种心电图身份识别处理方法

摘要

本发明公开了一种心电图身份识别处理方法，它包括：1）原始心电信号的去噪；2）生成心电信号的单心拍；3）生成单心拍的心电信号特征；4）对单心拍的心电信号特征的识别：a．数据准备：新建矩阵D2，F2，取出D，F的最后一列，存放于D2，F2中作为模型的标签，对矩阵C2，E2进行归一化；b．模型的训练：把归一化训练集矩阵，和训练集标签进行训练得到模型z；c．分类预测：把测试集标签按照训练好的模型z进行预测得到预测标签，返回心拍分类结果accuracy；5）输出分类结果accuracy。

主权项

1.一种心电图身份识别处理方法，它包括：1）原始心电信号的去噪输入一组心电信号，获取每个人的第一条信号和第二条信号，分别进行八次小波提升对高频系数置零，用小波提升逆变换对信号进行复原，得到去噪信号x；2）生成心电信号的单心拍识别每条去噪信号x中的R波，根据识别到的R波点的位置，按照信号的采样频率，以R波点的位置为原点依次向前，向后截取一段点数取出完整的R波段；新建矩阵C，D，E，F，把所有人第一条信号取出的所有R波存于C中，C的矩阵最后一行按照读取文件的顺序写进相应的数字，作为标签，存放于D中；第二条信号取出的所有R波存放于E中，E矩阵最后按照读取文件的顺序写进相应的数字，作为标签，存放于F中；3）生成单心拍的心电信号特征a．构建特征：新建矩阵C2，E2，用demy小波基分别对 R波信号C和E做离散小波变换，得到低频系数ca1，高频系数cd1，对低频系数ca1做离散小波变换得到第二次小波变换低频系数ca2，高频系数cd2，将ca2和cd2相加得特征存放于C2和E2中；b．训练集测试集的划分及其存储：将C2和E2的维度作比较，维度高的一个数组作为训练集，维度低的数组作为测试集；4）对单心拍的心电信号特征的识别a．数据准备：新建矩阵D2，F2，取出D，F的最后一列，存放于D2，F2中作为模型的标签，对矩阵C2，E2进行归一化；b．模型的训练：把归一化训练集矩阵，和训练集标签进行训练得到模型z；c．分类预测：把测试集标签按照训练好的模型z进行预测得到预测标签，返回心拍分类结果accuracy；5）输出分类结果accuracy。