Shuju Caiji Yu Chuli/ Journal of Data Acquisition and Processing, 28(5), 559–564p. (2013)

Application of recurrence quantification analysis and approximate entropy in classification and recognition of heart sound

X. Guo, C. Li, D. Lu

In order to recognize different types of heart sounds effectively by nonlinear characteristics, a method of feature extraction is proposed based on recurrence quantification analysis and approximate entropy. Firstly, recurrence plots are applied to the qualitative analysis of heart sound signals. Then recurrence rate and determination rate are extracted and combined with approximate entropy to form eigenvectors. Finally, the eigenvectors are put into binary tree support vector machine (BT-SVM) for classifying and recognizing different types of heart sounds. The testing results show that the proposed approach can classify and recognize the pathological heart sound effectively.

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