基于2D-LDA和高频心电信号的心肌梗死特征提取和分类

目的研究一种心肌梗死(MI)12导高频心电信号(ECG)全局特征提取方法,以实现阶段性MIECG自动分类识别。方法收集PTB诊断数据库中的健康状态ECG,早期MI ECG,急性期MI ECG,恢复期MI ECG进行研究。提出一种基于联合能量百分比(EP)搜索的二维线性判别法(2D-LDA)对12导高频ECG进行融合特征提取,并进行基于线性分类器的分类。结果各类别分别获得了90.28%～99.24%的分类精度,与常规PCA和LDA法相比,平均分类精度提高了7%～9.7%。结论文中的方法能从12导高频ECG中提取数量较小且分类效果理想的全局心电特征。