本发明提出了一种基于超声回波射频信号的肺超声特殊征象B线识别分类方法，该方法首先从肺超声回波信号射频数据，采集多帧二维数据生成二次谐波数据三维矩阵，然后利用滑动窗提取信号包络能量和信息熵进行去噪，然后从逐个波束提取对应射频数据的信息熵和排列熵作为特征参数，基于信息熵和排列熵建立训练样本集X，将训练样本集X输入至支持向量机非线性SVM中，得到分类模型。本发明提出利用超声原始射频信号对肺超声B线进行识别，不仅可以利用信号幅度和空间信息，而且可以利用信号频率和相位等信息，不仅提高了信息的利用率，增加了识别的可靠性，而且避免不同超声仪器图像参数设置的影响，能够得到普适性更高的检测算法。