基于机器学习的ecg分类matlab

ECG分类是心电信号处理中的一个重要任务，机器学习是实现该任务的有效方法之一。在MATLAB中，可以使用多种机器学习算法对ECG数据进行分类，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）、人工神经网络（ANN）等。

以下是一个基于SVM算法的ECG分类的示例代码：

1. 加载数据集和标签

load('ECG_data.mat'); % 加载ECG数据集
load('ECG_label.mat'); % 加载ECG标签

X = ECG_data; % 数据
Y = ECG_label; % 标签

2. 数据预处理

% 特征提取
feat = feature_extraction(X);

% 数据归一化
feat_norm = normalize(feat);

3. 划分训练集和测试集

% 划分数据集
[train_data,train_label,test_data,test_label] = split_data(feat_norm,Y,0.8);

4. 训练SVM模型

% 训练SVM模型
SVMModel = fitcsvm(train_data,train_label,'KernelFunction','rbf','Standardize',true,'ClassNames',{'0','1'});

5. 使用测试集进行预测

% 预测测试集
[predict_label,score] = predict(SVMModel,test_data);

6. 评估分类结果

% 评估分类结果
accuracy = sum(predict_label==test_label)/length(test_label);

以上就是一个基于SVM算法的ECG分类的示例代码，具体实现过程还需根据具体数据集和算法进行调整。