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机构名称：
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心血管疾病是全球死亡率的主要原因，需要在诊断技术方面取得进步。本研究探讨了小波转化在分类心电图（ECG）信号中的应用以识别各种心血管条件。利用MIT-BIH心律失常数据库，我们采用了连续和离散的小波转换将ECG signals分解为频率子频段，从中我们从中提取了八个统计特征。然后使用这些功能来训练和测试各种分类器，包括K-Nearest邻居和支持矢量机等。分类器表现出很高的效力，其中一些在测试数据上的准确性高达96％，这表明基于小波的特征提取显着增强了ECG数据中心血管异常的预测。调查结果主张进一步探索医学诊断中的小波变换，以提高疾病检测的自动化和准确性。未来的工作将着重于优化特征选择和分类器参数，以进一步完善预测性能。
arxiv：2404.09393v2 [CS.CE] 2024年8月4日
主要关键词
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