【ECG心电信号】基于支持向量机SVM实现心电图搏动检测和分类附Matlab代码

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🔥 内容介绍

心电图（ECG）是反映心脏电活动的关键信号，其搏动形态和节律的异常是诊断心律失常（如室性早搏、房性早搏等）的重要依据。本方案旨在通过支持向量机（SVM） 实现 ECG 信号的两大核心任务：

1. 搏动检测

   ：定位 ECG 中的 QRS 复合波（心室除极过程，是心跳搏动的核心标志）；

2. 搏动分类

   ：区分正常搏动（Normal Beat）和异常搏动（Abnormal Beat，如室性早搏、房性早搏等）。

1. 核心目标

• 检测准确率：QRS 复合波检测灵敏度≥98%、特异度≥97%；

• 分类性能：正常 / 异常搏动分类准确率≥95%，满足临床辅助诊断的基础需求；

• 实用性：适配 MIT-BIH 等公开数据库，流程可复现，支持后续扩展多类心律失常分类。

2. 数据基础（MIT-BIH 心律失常数据库）

• 数据来源：MIT-BIH Arrhythmia Database（国际公认 ECG 基准数据库）；

• 数据规格：单通道 / 双通道 ECG 信号，采样率 360 Hz，分辨率 11 位（范围 ±10 mV）；

• 搏动标注：包含正常搏动（标注N）和异常搏动（如室性早搏V、房性早搏A、室上性早搏S等），共 15 类标注，本方案聚焦 “正常 vs 异常” 二分类。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%       ecg - raw ECG signal

%       fs  - sampling frequency

%   Outputs:

%       ecg_m  - mean-subtracted and normalized ECG

%       ecg_MW - moving window integrated signal (QRS-enhanced)

    ecg_m = ecg - mean(ecg);

    ecg_m = ecg_m / max(abs(ecg_m));

    % Low-pass filter

    b_LP = [1 0 0 0 0 0 -2 0 0 0 0 0 1];

    a_LP = [1 -2 1];

    h_LP = filter(b_LP, a_LP, [1 zeros(1,12)]);

    ecg_LP = conv(ecg_m, h_LP, 'same');

    ecg_LP = ecg_LP / max(abs(ecg_LP));

    % High-pass filter

    b_HP = [-1 zeros(1,15) 32 -32 zeros(1,14) 1];

    a_HP = [1 -1];

    h_HP = filter(b_HP, a_HP, [1 zeros(1,32)]);

    ecg_HP = conv(ecg_LP, h_HP, 'same');

    ecg_HP = ecg_HP / max(abs(ecg_HP));

    % Derivative

    ecg_D = conv(ecg_HP, [-1 -2 0 2 1]/8, 'same');

    ecg_D = ecg_D / max(abs(ecg_D));

    % Squaring

    ecg_SQ = ecg_D .^ 2;

    ecg_SQ = ecg_SQ / max(abs(ecg_SQ));

    % Moving Window Integration

    ecg_MW = conv(ecg_SQ, ones(1, round(0.083*fs))/round(0.083*fs), 'same');

    ecg_MW = ecg_MW / max(abs(ecg_MW));

end

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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🌟 通信方面

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