心律失常的心电图AI分析：利用离散小波变换及WEKA与MATLAB的监督学习进行特征提取与分类

简介：
本研究运用离散小波变换和WEKA、MATLAB平台上的监督学习算法，旨在从心电图数据中高效提取特征并准确分类心律失常类型。 心律失常是一种心脏疾病，其特征是心脏搏动节律出现异常，并可能影响心脏的正常功能。为了诊断和分析这种病症，医生通常会使用心电图（ECG或EKG）来记录心脏电信号的变化情况。 在现代医疗领域中，人工智能技术已经被广泛应用于心电图数据分析之中。通过算法处理大量心电数据，可以有效识别并分类不同类型的心律失常问题。本项目主要探讨了一种基于离散小波变换（DWT）和WEKA机器学习工具的监督学习方法来提取心电图信号特征，并对其进行准确分类。 离散小波变换是一种能够捕捉非平稳信号局部特性的多分辨率分析手段，特别适用于复杂的心电图数据。通过该技术分解出包含不同频率成分的信息子集后，我们可以进一步利用这些信息进行深入研究和处理。 在特征提取阶段中，我们采用由离散小波系数组成的输入特征集合来反映心电信号随时间和频率变化的情况，并将其传递给WEKA平台中的多种分类算法（如决策树、支持向量机等）以训练模型识别不同类型的心律失常。使用MATLAB进行这一过程具有明显优势，因为它提供了强大的数值计算和信号处理库与小波变换及机器学习技术的无缝对接能力。 通过在MIT-BIH心律失常数据库这样的标准数据集上测试所提出的算法性能，可以评估其实际应用效果。此数据库包含多种类型的心电图案例，是研究开发理想的数据资源之一。 综上所述，该方法展示了如何结合离散小波变换、MATLAB、WEKA和机器学习技术来分析心电图信号，并实现对心律失常的自动分类功能。这种方法对于提高临床诊断效率以及远程健康监测具有重要意义，未来有可能成为心脏病诊疗的重要工具。