一种基于心电信号的特征取样方法与流程

技术特征：

1.一种基于心电信号的特征取样方法，其特征在于：A.读取RR间期序列；B.利用RR间期序列进行方差滤波，得到衍生截取数据；C.将衍生截取数据转换为原始IHR序列；D.将原始IHR序列进行三次重采样，以去除趋势，保留瞬时变化量，进而得到重采样IHR序列；E.利用重采样IHR序列进行HHT变换，获取有意义的瞬时频率；F.利用瞬时频率Hilbert谱熵特征提取样本；步骤E中，所述利用重采样IHR序列进行HHT变换，获取有意义的瞬时频率，是通过HHT算法实现的，具体是：

将重采样IHR序列的信号进行小波包分解，将分解后的窄带信号继续进行EMD分解，来提取低频幅值(0.04～0.15Hz)、高频幅值(0.15～0.4Hz)、甚高频幅值(＞0.4Hz)及总幅值(0～1Hz)，作为反映生理病理变化的样本特征，再经过样本相关性判断处理后进行Hilbert变换得到Hilbert时频谱。

2.根据权利要求1所述的一种基于心电信号的特征取样方法，其特征在于：步骤A中，所述读取RR间期序列，是计算存放R峰位置序列中前后两个元素差值能得到的，如当出现连续3个以上的RR间期大于1.5秒，则认为房室出现阻滞，进行重读。

3.根据权利要求1所述的一种基于心电信号的特征取样方法，其特征在于：步骤C中，所述将衍生截取数据转换为原始IHR序列，采样条频率为2Hz。

4.根据权利要求1所述的一种基于心电信号的特征取样方法，其特征在于：步骤E中，所述Hilbert时频谱按频率轴划分4个面积不等的频段。

5.根据权利要求1所述的一种基于心电信号的特征取样方法，其特征在于：步骤F中，所述利用瞬时频率Hilbert谱熵特征提取样本，该瞬时频段内每个能量单元为，

$m_{ki}=\frac{e_{ki}}{A_k}.$

第k频段的Hibert时频谱熵为，

$H_{TF}=-\underset{j=1}{\overset{k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_j{\log }_m{p}_{k,i}.$