一种基于不平衡PPG信号的心房颤动识别方法及系统

本发明公开了一种基于不平衡PPG信号的心房颤动识别方法及系统，该方法包括：获取人体脉搏信号并进行数据预处理以及互补集合经验模态分解，得到具有表征幅值‑频率关系的改进边际谱特征；引入基于牛顿拉夫逊参数寻优机制，通过错误样本类别权重自适应调整算法对具有表征幅值‑频率关系的改进边际谱特征进行识别分类，得到心房颤动识别结果；对心房颤动识别结果进行可视化处理，实现心房颤动监测。本发明能够对预测错误的样本权重按类别分布进行动态调整，改善分类边界，提高心房颤动监测的精度。本发明作为一种基于不平衡PPG信号的心房颤动识别方法及系统，可广泛应用于心房颤动识别技术领域。