Classification Of Ecg Signals Using Wigner-ville Distribution
2007
Articles Scientifiques Et Publications

Université Abou Bekr Belkaid - Tlemcen

B
Bachiri, M.
B
Bereksi Reguig, F.

Résumé: ECG signals by the Wigner-Ville Distribution (WVD) in order to classify related pathologies. The major problem of the WVD is the interferences (cross-terms). The Smoothed Pseudo-Wigner-Ville Distribution (SPWVD) makes it possible to reduce these interferences by a suitable choice of two windows H and G and their corresponding sizes Lg and Lh. We propose here a classification method based on the SPWVD and the nearest representative decision rule, the latter requires the choice of a distance and the definition of a representative for each training class. Two beat classes were considered: normal beats (NOR) and premature ventricular beats (PVC). By using the MIT-BIH data-base, the method was tested on a set composed of more than 80.000 beats. The best classification rate that we obtain is 90,66%, this one was carried out by using only the first most discriminant coefficient.

Mots-clès:

ecg signal
wigner-ville distribution
smoothed pseudo
wigner
ville distribution
fisher contrast
hilbert transform
distances
classification
nearest representative decision rule
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