cpsc2021-matlab-entry
第四届2021年中国生理信号挑战赛的MATLAB示例代码
该存储库中有什么？
我们实现了基于阈值的分类器，该分类器使用ECG超前信号的样本熵系数（cosEn）作为特征。 这个简单的示例说明了如何为Challenge设置MATLAB条目的格式。 但是，它的设计得分不高（或更准确地说，设计得不好），因此您不应将其用作模型性能的基准。 Matlab代码包含两个主要部分：
特征提取：用于提取ECG的cosEn的代码文件（comp_cosEn。m和sampan。m）。
基于阈值的分类器：用于读取数据并进行预测的示例代码（chanlenge.m）。
保存结果：一个示例代码（结果m）读取所有样品并批量保存运行结果。
如何运行此脚本？
您可以通过启动MATLAB并运行以下代码来运行此示例输入代码
predict_endpoints=Result(sample_name,sample_path
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资源详情
[{"title":"（ 7 个子文件 11KB ） cpsc2021-matlab-entry","children":[{"title":"cpsc2021-matlab-entry-main","children":[{"title":"comp_cosEn.m <span style='color:#111;'> 2.83KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"Result.m <span style='color:#111;'> 991B </span>","children":null,"spread":false},{"title":"sampen.m <span style='color:#111;'> 2.71KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"LICENSE <span style='color:#111;'> 1.05KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"README.md <span style='color:#111;'> 2.01KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"qrs_detect.m <span style='color:#111;'> 11.99KB </span>","children":null,"spread":false},{"title":"challenge.m <span style='color:#111;'> 2.22KB </span>","children":null,"spread":false}],"spread":true}],"spread":true}]
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