基于AR/KNN的心率变异性分析识别方法

摘要：

针对HRV信号的特征值提取和分类识别问题,提出一种AR/KNN联合信号模式识别算法.该方法首先采用AR谱分析提取HRV频域特征值,结合信号时域特征值组成HRV特征矩阵,之后通过K近邻分类(KNN)对特征向量进行分类识别.为验证算法准确性,采用MIT-BIH数据库中的四类心电数据对算法进行训练和检测.实验结果表明:该算法对HRV的分类识别正确率可达93.5％,高于同类型其他分类识别算法.

关键词：心率变异性、AR谱分析、K近邻分类

所属期刊栏目：36

分类号：R541.7;TP274(心脏、血管（循环系）疾病)

在线出版日期：2021-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：30-33