【摘 要】
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为了提高不同类别心电图（Electrocardiogram, ECG）信号的识别精度，使用小波分析提取心电信号特征，并使用分段距离的特征筛选方法对特征进行筛选排序，去除冗余和干扰特征，挑选出关键特征。通过缩减特征数量，提高分类的精度和效率。结合机器学习分类器对特征进行分类，比较分类效果。结果显示，在MIT-BIH数据集上，本方法的分类精度比不使用特征选择分类精度高0.22%,分类精度最高达到99.
【基金项目】
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">江苏省研究生科研创新计划（KYCX220609）；
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为了提高不同类别心电图（Electrocardiogram, ECG）信号的识别精度，使用小波分析提取心电信号特征，并使用分段距离的特征筛选方法对特征进行筛选排序，去除冗余和干扰特征，挑选出关键特征。通过缩减特征数量，提高分类的精度和效率。结合机器学习分类器对特征进行分类，比较分类效果。结果显示，在MIT-BIH数据集上，本方法的分类精度比不使用特征选择分类精度高0.22%,分类精度最高达到99.67%。试验证明本研究提出的模型能够区分4种常见的ECG信号，较传统方法优势明显。
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