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在对心电图进行离散小波变换获得特征空间的基础上，提出了基于最大散度的特征搜索算法。对特征空间进行搜索得到不同维数下的优化特征组合，通过研究这些优化特征组合的散度值随维数的变化趋势，最终确定特征向量的特征构成，并以此特征向量训练BP神经网络。取自MIT-BIH数据库的四类心电图（正常心搏、左束支传导阻滞心搏、右束支传导阻滞心搏和起搏心搏）的分类正确率达到93．9％，检出率较高。