matlab心电图程序代码
使用深度卷积神经网络和基于特征的方法从单导段进行ECG分类
我们在2017年心脏病学计算挑战赛中的参赛作品：来自短单导联心电图（ECG）记录的心房颤动（AF）分类
使用此代码时，请引用：
Andreotti，F.，Carr，O.，Pimentel，MAF，Mahdi，A.，＆De
Vos，M.（2017年）。
比较基于特征的分类器和卷积神经网络从心电图的短节段检测心律不齐。
在心脏病学中的计算。
雷恩（法国）。
此存储库包含我们在2017年心脏病学会议上提出的2017年Physionet挑战赛的解决方案[1]。作为挑战赛的一部分，基于持续时间为10-60秒的短单导联ECG细分，分类器应输出以下内容之一：以下课程：
班级
描述
ñ
正常窦性心律
一种
心房颤动（AF）
Ø
其他心律
〜
噪声段
在此回购中的分卷式中提出并描述了两种方法：
经典的基于特征的MATLAB方法（
featurebased-approach文件夹）
Python中的深度卷积网络方法（
deeplearn-approach文件夹）
下载挑战赛数据
用于下载。
可以在Linux上使用以下命
2021-10-18 20:43:09
11.84MB
1
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国内部分地区局域网可能无法正常显示github插图，请跳转语雀同步文档
C4-2020中国大学生计算机设计大赛 历史作品博物馆
C4中国大学生计算机设计大赛 :scroll:历史作品博物馆:scroll:
收集 | 展示 | 赏析 | 学习 | 输出
:crossed_swords: 写在最前
:1st_place_medal:：本人大二狗，有幸作为项目负责人参加2020中国大学生计算机设计大赛，并拿下了大数据赛道全国一等奖。
:face_blowing_a_kiss:：做这个程序的初衷垂直~ 无意中看到了某个设计方向的作品，感触很深:hundred_points:；本科生能独立完成这样的作品，真是太震撼了！嗯我说的就是“红楼梦信息交互设计”的华科小姐姐团队，真正的面向薪资编程！
:badminton:：于是便有了一个收藏并展示该类比赛优秀作品的想法，于是本人点开官网后发现最新的作品展示还要追溯到2015年-……行吧那就撸起袖子自己写了一个自动化采集程序，该程序会自动化采集作品数据，并生成永久访问链接，展示的信息会经过数据脱敏，仅放出项目idea以及作品申报信
2021-09-29 00:06:19
16.69MB
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参赛作品《基于STM32的超小型空气质量检测仪》-超小型空气质量检测仪.pdf
2021-09-23 09:22:05
1.49MB
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有趣的卡格勒
我参加和即将参加的Kaggle比赛的所有参赛作品。
我可能会用Python（利用scikit-learn或类似的库）编写所有内容，但是如果可以的话，偶尔我也可能会使用R或Haskell。
因为我认为这是我的游乐场，所以在此存储库中编写的代码可能非常草率。 如果您有兴趣，请随时做出贡献。
avazu-ctr预测
Avazu的CTR预测比赛-
我的解决方案利用GradientBoostingClassifier和一些预处理/工程流程功能。
就对数损失而言，它的得分为0.4045696 ，而第一名的得分为0.3818529 （截至2014年2月2日）。
数字识别器
数字识别
2021-09-18 12:10:29
18.36MB
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参赛作品《STM32/STM8离线下载器》-2：ARM Debug Interface v5 Architecture Specification.zip
2021-08-06 10:52:56
983KB
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参赛作品《基于STM32/FPGA虚拟示波器/信号源/扫频/频谱仪》-AOK_OSC_SCH.rar
2021-08-01 19:47:07
36KB
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