一种最大重叠离散小波包特征提取和支持向量机的ECG心电信号分类方法(MATLAB 2018)

news2024/11/8 2:18:22

目前小波分析算法常采用Mallat快速算法。该算法由与滤波器卷积、隔点采样和隔点插零等三个环节组成。由于实际使用的滤波器并不具有理想频域特性,使得在标准二进小波算法中存在着频率混叠和小波系数失真等缺点,在标准二进小波包算法中还存在频带错乱现象。针对标准二进小波(包)算法的不足,不少学者进行了深入研究。

有学者采用Grey编码对错乱的频带进行重新排序,以消除小波包变换算法中的频带错乱现象,但是这种排序法并未解决引起频带错乱的根本问题,针对其不足,学者提出小波包的移频算法来解决小波包分析中的频带错位现象。移频算法的实质是在隔点采样之前对经高通滤波器得到的高频分量作移频处理,从而使分量中的最高频率降低以满足采样定理,避免频率混叠。这种移频算法虽然在一定程度上能解决小波变换过程中高频子带部分的频率混叠问题,但是由于低通、高通滤波器都不是锐截止,两者存在频带交错,移频算法对于低频子带中出现的本属于高频子带分量无法进行处理,因此没有彻底解决频率混叠现象。有学者在对小波分解过程中存在频率混叠的原因进行分析的基础上,提出一种改进的算法以克服频率混叠现象,并将这种改进的方法引入到小波包变换算法中,克服小波包变换中的频率混叠。有学者提出基于新增的校正滤波器的改进算法。其实质是在隔点采样以及隔点插值之前,通过纠正滤波器将相应频段之外的频谱全部置零,从而消除频率混叠现象。采用该方法在一定程度上可以消除频率混叠现象,但是该方法存在一定的不足:由于没有解决高频段在隔点采样时出现的因采样频率不满足采样定理而导致的混叠现象,使得重构后的各频段不再是按顺序排列,而且该算法中的纠正滤波器通过引入傅里叶变换来消除由于小波滤波器非理想频域截止性产生的频率混叠成分会造成幅值、相位失真和变换不可逆,不再满足完全重构条件。有学者通过对标准小波包算法中单支重构时出现的频率混叠和幅值失真现象进行分析,提出通过对传统小波滤波器的过渡段进行曲线拟合进而设计一个新的纠正滤波器的方法来消除频率混叠及幅值失真。算法中对传统滤波器过渡段的曲线拟合是针对特定小波进行,拟合点函数值是通过估算的方法近似确定,因而该算法的通用性及可操作性存在不足。有学者从理论上定量分析了小波变换过程中由于滤波器的频带交错造成的能量泄漏,提出一种基于重采样的小波改进算法以减少能量泄漏。其具体做法就是通过对信号进行重新采样,使得感兴趣的频段不在小波滤波器交错段,进而提高该频段分析精度。该方法需要预先确定感兴趣的频段,且同时需关注的频段数较少,否则该方法将无效。

鉴于此,采用最大重叠离散小波包特征提取和支持向量机对ECG心电信号进行分类,所提取的特征为4阶自回归模型(AR)系数,小波包香农熵和奇异谱多重分形小波估计特征,运行环境为MATLAB 2018A。

function arcfs = blockAR(x,order,numbuffer)
numwindows = numel(x)/numbuffer;
y = buffer(x,numbuffer);
arcfs = zeros(order,size(y,2));
for kk = 1:size(y,2)
    artmp =  arburg(y(:,kk),order);
    arcfs(:,kk) = artmp(2:end);
end
arcfs = reshape(arcfs,order*numwindows,1);
arcfs = arcfs';
完整代码可通过知乎学术咨询获得:
https://www.zhihu.com/consult/people/792359672131756032?isMe=1
end

图片

图片

图片

图片

工学博士,担任《Mechanical System and Signal Processing》《中国电机工程学报》《控制与决策》等期刊审稿专家,擅长领域:现代信号处理,机器学习,深度学习,数字孪生,时间序列分析,设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1714691.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

docker制作高版本jdk17镜像踩坑

1、创建目录并下载jdk上传到服务器中 从jdk官网下载jdk17镜像,提示:下载到本地用xftp上传到服务器(速度会快点) jdk官网:https://www.oracle.com/java/technologies/downloads/#graalvmjava21 创建目录,将…

MATLAB分类与判别模型算法:基于Fisher算法的分类程序【含Matlab源码 MX_002期】

算法思路介绍: 费舍尔线性判别分析(Fishers Linear Discriminant Analysis,简称 LDA),用于将两个类别的数据点进行二分类。以下是代码的整体思路: 生成数据: 使用 randn 函数生成随机数&#x…

P10-P11【重载,模板,泛化和特化】【分配器的实现】

三类模板(类模板)(函数模板)(成员函数模板) 特化 偏特化:模板参数个数/模板范围 定义的分配器 以上分配器的性能和内存管理有很大不足(在分配内存时,会产生很大的内存开…

UE5中绘制饼状图

饼状图 使用UE绘制前提完整的创建过程123456678 附录代码.h代码.c代码 使用UE绘制前提 EPIC Game使用的版本是Unreal Engine 5.0.3。 没有使用其他额外的插件,使用的是C和Ui共同绘制。 C编译器使用的是VS2019。 完整的创建过程 1 首先在UE中随意一种项目的白色。…

博物馆三维实景vr展示

VR技术应用到地产行业的优势不言而喻,随着购房政策的进一步放宽,购房刚需者借助VR商铺样板间展示系统看房,远比之前跑楼盘更便捷高效。那么VR商铺全景展示具体有哪些好处呢? VR技术与商铺的结合,为客户带来了前所未有的购房体验。…

python基础知识总结(第一节)

一、python简介: Python是一种解释型,面向对象的高级语言。 Pyhton的语法和动态类型,以及解释性语言的本质,使它一跃成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言。 python语言百度百科介绍 二、Python基础语法:…

国产操作系统上apt命令详解 _ 统信 _ 麒麟 _ 中科方德

原文链接:国产操作系统上apt命令详解 | 统信 | 麒麟 | 中科方德 Hello,大家好啊!今天给大家带来一篇在国产操作系统上使用apt命令的详解文章。apt(Advanced Package Tool)是Debian及其衍生发行版(如统信UOS…

宁盾身份域管与天翼云电脑完成兼容互认证

近日,宁盾身份域管与天翼云电脑完成兼容互认证!这是继中兴、深信服、升腾威讯云桌面/云电脑后,宁盾对接的第4个国产云桌面品牌。企业在引入国产云桌面时,同时会考虑微软AD目录的替代方案。宁盾国产化身份域管对接天翼云电脑从终端…

521源码-免费手游下载-【烽火中原H5】深度体验:横版网页国战手游及WIN学习手工端

【烽火中原H5】深度体验:横版网页国战手游及WIN学习手工端全面解析,烽火中原H5】横板网页国战手游WIN学习手工端语音视频教程营运后台CDK授权后台, 喜欢国战手游的玩家们,你们期待已久的【烽火中原H5】现已上线!这款游戏以横版网页的形式呈现…

[LitCTF 2023]yafu (中级) (素数分解)

题目: from Crypto.Util.number import * from secret import flagm bytes_to_long(flag) n 1 for i in range(15):n *getPrime(32) e 65537 c pow(m,e,n) print(fn {n}) print(fc {c})n 152412082177688498871800101395902107678314310182046454156816957…

电商推荐系统+电影推荐系统【虚拟机镜像分享】

电商推荐系统电影推荐系统【虚拟机镜像分享】 所有组件部署好的镜像下载(在下面),仅供参考学习。(百度网盘,阿里云盘…) 博主通过学习尚硅谷电商推荐电影推荐项目,将部署好的虚拟机打包成ovf文…

横截面分位数回归

一、分位数回归简介 分位数回归(英语:Quantile regression)是回归分析的方法之一。最早由Roger Koenker和Gilbert Bassett于1978年提出。一般地,传统的回归分析研究自变量与因变量的条件期望之间的关系,相应得到的回归…

[vue3后台管理二]首页和登录测试

[vue3后台管理二]首页和登录测试 1 修改main.js import ./assets/main.cssimport { createApp } from vue import App from ./App.vue import router from ./router createApp(App).use(router).mount(#app)2 路由创建 import {createRouter, createWebHistory} from vue-ro…

双指针+前缀和,蓝桥云课 近似gcd

一、题目 1、题目描述 2、输入输出 2.1输入 2.2输出 3、原题链接 0近似gcd - 蓝桥云课 (lanqiao.cn) 二、解题报告 1、思路分析 考虑近似gcd的子数组的特点:不为g的倍数的数字个数小于等于1 我们用前缀和pre[]来存储不为g的倍数的数字个数 那么枚举左端点l&a…

计算机网络学习笔记——运输层(b站)

目录 一、 运输层概述 二、运输层端口号、复用与分用的概念 三、UDP和TCP的对比 四、TCP的流量控制 五、TCP的拥塞控制 六、TCP超时重传时间的选择 七、TCP可靠传输的实现 八、TCP报文段的首部格式 一、 运输层概述 物理层、数据链路层、网络层实现了主机到主机的通信…

Qt 基于FFmpeg的视频转换器 - 转GIF动图

Qt 基于FFmpeg的视频转换器 - 转GIF动图 引言一、设计思路二、核心源码三、参考链接 引言 gif格式的动图可以通过连续播放一系列图像或视频片段来展示动态效果,使信息更加生动形象,可以很方便的嵌入到网页或者ppt中。上图展示了视频的前几帧转为gif动图的…

大摩“凑热闹”:当前氧化铝紧平衡,任何供给冲击都将导致价格急剧波动

大摩认为,全球有590万吨氧化铝供应受阻,相等于扣除中国后全球供应约一成,而氧化铝需求可能有所上升,同时氧化铝库存缓冲有限,因此任何供给冲击都将导致价格急剧波动。 文章内容 今年以来氧化铝期货价格一路上行&#…

STM32-13-MPU

STM32-01-认识单片机 STM32-02-基础知识 STM32-03-HAL库 STM32-04-时钟树 STM32-05-SYSTEM文件夹 STM32-06-GPIO STM32-07-外部中断 STM32-08-串口 STM32-09-IWDG和WWDG STM32-10-定时器 STM32-11-电容触摸按键 STM32-12-OLED模块 文章目录 STM32-12-MPU1. 内存保护单元MPU1. M…

JVM之性能优化

1.JVM优化什么 由博客JVM之垃圾回收-CSDN博客我们已经了解到了数据存储是在方法区和堆区,而堆区的使用更为频繁。堆区有什么呢?老年代、新生代、GC。因此JVM性能优化,优化什么? 我们猜想一下,新生代的大小设置;老年代…

模型实战(22)之 C++ - tensorRT部署yolov8-cls 目标分类

C++ - tensorRT部署yolov8-cls 目标分类 在检测应用场景中如果有同等类别不同形态的目标,单纯的目标检测可能达不到实用或者想要的精度,这就需要衔接一步分类python环境下如何直接调用推理模型转换并导出:pt -> onnx ->.engineC++ tensorrt 部署分类模型1.Python环境下…