基于机器学习的心律失常信号分类算法研究

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随着生活质量的提高,心血管类疾病已经成为威胁现代人生命健康的常见疾病之一。心电图中心律失常信号的分类识别,是诊断心血管类疾病的重要依据。基于MIT-BIH提供的数据文件,通过小波变换提取了心电信号的21组特征信息,针对常见五类心律信号的分类识别进行了研究,主要设计实现了基于Softmax回归和神经网络的分类算法。实验结果表明,一个适用的神经网络算法训练速度更快;在较少的迭代次数下,分类识别的正确率稳定在90%以上。其中深度神经网络在许多方面表现出更加优越的分类性能。
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