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基于UMPCA的12导ECG特征提取和分类研究-计算机科学与技术专业论文
Dissertation Submitted to Shanghai Jiao Tong University for Master Degree of Engineering
UMPCA BASED 12-LEAD ECG FEATURE EXTRACTION AND CLASSIFICATION
Author: Dong Li
Student ID: 1110339011 Speciality: Computer Science Supervisor: Prof. Liqing Zhang
School of Electronic Information and Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong University
Shanghai, P.R. China December, 2013
附件四
上海交通大学
学位论文原创性声明
本人郑重声明 :所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下, 独立进行研究 工作所取得的成果 。除文中己经注明引用的内容外, 本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的作品成果 。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均 已在文中以明确方式 标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担 。
学位论文作者签名 :全拓、
日期:斗。/恪 年 l 月 8 日
附件五
上海交通大学
学位论文版权使用授权书
本学位论文作者完全了解学校有关保留 、使用学位论文的规定 , 同意学校保 留并向国家有关部 门或机构送交论文的复 印件和 电子 版, 允许论文被查阅和借阅。本 人授权上海交通大学 可 以将本学位 论文的全部或部分 内容编入有关数据库进行检索,可 以采用影印 、 缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。
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学位论文作者签名 :去柿、 指导敬阻 1 才叫
日期:21萨 年 l 月 罗 日 日期:ν1 华年 / 月 2 日
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学位论文作者签名: 指导教师签名: 日期: 年 月 日 日期: 年 月
基于 UMPCA 的 12 导 ECG 特征提取和分类研究
摘 要
心电信号(ECG)的数据处理是一个极具科研价值和应用价值的研究课题。本文 主要围绕 12 导联 ECG 特征提取和分类问题,提出一个精确、可行的技术方案,包 括数据去噪、波形切分、时频域分析、张量表征、特征抽取、数据分类及其实际应用。 在数据表征方面,先前所做的研究大多基于 2 导联 ECG 数据库,选用向量作为 数据表征形式,取得不错的分类精度;但是临床实际所用为 12 导联 ECG,直接将 2
导联数据串行化的处理方法套用到 12 导联数据往往是不可行的。本文针对 12 导联 ECG 的结构特性,使用张量作为表征形式,避免了串行化时对结构相关性的丢失, 确保了特征完整性。
在特征抽取方面,大多研究仅着眼于 ECG 时域特征,而忽略了频域的重要特征。 本文通过短时傅里叶变换、Gabor 变换、Wigner-Ville 分布等时频域分析的技术手段, 将 ECG 时域数据变换为时频域数据,同时转换为张量结构。紧接着,本文提出一种 多线性不相关主成分分析(UMPCA)为核心的方法,将 12 导 ECG 张量数据从张量 空间投影到低维向量空间,实现特征抽取。最后,通过支持向量机(SVM)的分类实 验以及与类似方法的对比,证明了该方法的有效性和优越性。
在实践应用方面,本文将研究成果应用到在线的远程心电诊断系统中为医生提 供辅助诊断;同时提出了离线的数据挖掘方案,构想了大数据场景下的改进措施。
关键词:心电图,张量,时频域分析,特征提取,支持向量机
I
UMPCA BASED 12-LEAD ECG FEATURE EXTRACTION AND CLASSI
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