基于数学形态学及支持向量机的心率失常识别

？为实现对不同类型的心电图自动分析，研究并提出了一种顺序筛选极大值的r波定位算法,并采用支持向量机(svm)进行最后的心律失常心拍识别。定位算法以数学形态学为基础，结合心电图自身特点，定义r波筛选区间，避免了传统算法中的阈值选择；定位r波峰后以r波峰为中心提取不同类型的心率失常的心拍，选择径向基(rbf)支持向量机进行识别分类。使用mit-bih心率失常数据库文件进行实验仿真，结果表明，算法对含不同类型心拍的心电图r波峰正确检测率较高(99.36%)，学习后的svm能有效识别早搏、房颤、束支传导阻滞、正常等不用类型心拍，总体识别率达到99.75%。