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為提高心電信號(hào)分類識(shí)別的準(zhǔn)確率，提出一種基于時(shí)頻特征融合與動(dòng)態(tài)模糊決策樹的心電信號(hào)分類識(shí)別方法。對(duì)心電信號(hào)依次進(jìn)行周期分割、小波包分解與重構(gòu)和形態(tài)識(shí)別處理，將小波包變換系數(shù)矩陣的二范數(shù)作為頻域特征，并與時(shí)域特征進(jìn)行融合以表征心電信號(hào)，同時(shí)將模糊C均值聚類引入模糊決策樹的建樹過程中，實(shí)現(xiàn)特征空間的動(dòng)態(tài)劃分。在MIT-BH標(biāo)準(zhǔn)心電數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法的分類識(shí)別準(zhǔn)確率較高，心電信號(hào)正異常分類的準(zhǔn)確率達(dá)99.14%。
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