mitbih心电信号训练集测试集MATLAB代码

以下是用MATLAB读取MIT-BIH心电信号数据库中的训练集和测试集的示例代码：

% 读取训练集
[signal, Fs, ~] = rdsamp('mitdb/100'); % 读取第一条记录，训练集共有22条记录
annotation = rdann('mitdb/100', 'atr'); % 读取注释信息

% 读取测试集
[signal_test, Fs_test, ~] = rdsamp('mitdb/101'); % 读取第一条记录，测试集共有2条记录
annotation_test = rdann('mitdb/101', 'atr'); % 读取注释信息

其中，`rdsamp`函数用于读取心电信号，返回值`signal`为心电信号，`Fs`为采样率，`annotation`为注释信息；`rdann`函数用于读取注释信息，返回值`annotation`为注释信息。

需要注意的是，需要将MIT-BIH心电信号数据库的文件夹`mitdb`放在MATLAB当前工作目录下才能正确读取数据。另外，需要安装WFDB工具箱才能使用`rdsamp`和`rdann`函数。

读取数据后，就可以使用MATLAB中的信号处理函数进行特征提取和分类等操作。

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mitbih数据集心电信号SVM分类代码

以下是使用SVM对MIT-BIH心电信号数据集进行分类的示例代码：

import wfdb
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 加载数据集
signals, fields = wfdb.rdsamp('mitdb/100', channels=[0])
annotations = wfdb.rdann('mitdb/100', 'atr')

# 数据预处理
signals = signals.flatten()
labels = np.zeros(len(signals))
for idx, label in enumerate(annotations.symbol):
    if label == 'N':
        labels[annotations.sample[idx]:annotations.sample[idx+1]] = 0
    elif label == 'V':
        labels[annotations.sample[idx]:annotations.sample[idx+1]] = 1

# 将数据分成训练集和测试集
train_data = signals[:int(0.8*len(signals))]
train_labels = labels[:int(0.8*len(signals))]
test_data = signals[int(0.8*len(signals)):]
test_labels = labels[int(0.8*len(signals)):]

# SVM分类器
svm = SVC(kernel='linear')

# 训练模型
svm.fit(train_data.reshape(-1, 1), train_labels)

# 测试模型
predictions = svm.predict(test_data.reshape(-1, 1))

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(test_labels, predictions)
print("Accuracy:", accuracy)

该代码将MIT-BIH数据集中的ECG信号（通道0）和标签加载到numpy数组中。然后，它将标签从字符串转换为二进制格式（0表示正常心律，1表示室性心律）。接下来，数据被分成训练和测试集。SVM分类器被创建，训练和测试数据被传递给它。最后，准确率被计算并打印出来。

mitbih数据集心电信号SVM分类结果图

很抱歉，作为语言模型，我无法展示图片。但是，我可以告诉你如何进行MIT-BIH心电信号的SVM分类。首先，你需要将MIT-BIH数据集加载到Python中，然后使用特征提取技术（如时域、频域、小波变换等）来提取心电信号的特征。接着，使用支持向量机（SVM）算法对特征进行分类。最后，评估分类器的性能并绘制ROC曲线或混淆矩阵来展示分类结果。