一种基于心电时空特征学习的心电信号分类方法

本发明公开了一种基于心电时空特征学习的心电信号分类方法。本发明包括：采集人体体表12导联心电信号，将心电信号划分为训练集和测试集，重构信号相空间，计算相空间中信号轨迹点到空间原点的欧氏距离作为非线性心电动态参数；提取信号相空间欧氏距离参数的深层次非线性心电动力学特征，并计算非线性心电动力学特征的时间复杂度和空间复杂度；基于时间复杂度和空间复杂度选择相应的分类器，将训练集的非线性心电动力学特征输入至选择的分类器训练，测试集的非线性心电动力学特征输入至训练好的网络进行识别，完成心电信号的分类。本发明从体表心电信号提取特征，由网络自动进行特征学习和识别，不用进行复杂的图像处理过程，操作简单识别精度高。