matlab集成c代码-Physionet2020:CinC挑战赛2020
Matlab集成的c代码客观的
在这里，我们描述了在PhysioNet
/
Computing
in
Cardiology
Challenge
2020
[1]中开发的算法。
2020年挑战赛的目标是从12导联心电图记录中识别临床诊断。
海报展示了我们在分类中使用的功能。
我们还基于简单的滤波方法测试了特征分类能力[2]。
算法
该算法分3个步骤：ECG预处理特征提取和分类。
我们的解决方案基于引导聚合（袋装）决策树。
信号预处理首先，我们从文件加载数据，我们以类似的方法为例。
在头文件中，我们将年龄和性别数据用作分类特征，并将增益和采样频率用于信号校准。
校准后，我们执行信号过滤。
我们使用中值滤波器来消除一些噪声，并使用截止频率=
1
Hz时的巴特沃思高通滤波器来消除等值线的浮动。
特征
在我们的算法中，我们基于PhysioNet-心血管信号工具箱[3]。
我们使用了以下功能：
全局电异质性（GEH功能）–例如示例代码，该组包含22个基于空间心室梯度矢量（SVG）的参数，例如SVG幅度，SVG仰角，SVG方位角等。
AF功能–
ECG_Analysis_Tools中的AF_fe
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资源详情
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