第四届中国生理信号挑战赛Python示例代码

资源摘要信息:"本资源集包含了与em算法相关的matlab代码以及2021年中国生理信号挑战赛的Python示例代码。代码实现了基于阈值的分类器，利用ECG信号中的样本熵系数（cosEn）作为特征进行分类。虽然该示例在设计上并非高性能模型，但它为挑战赛的格式化提供了参考。 在学习和使用这些代码之前，需要理解EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）的基本概念。EM算法是一种迭代方法，用于含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计，或在贝叶斯框架下的极大后验估计。它在机器学习、图像处理和生物信息学等多个领域有着广泛应用。 代码中所使用的样本熵系数（cosEn）是一种用于量化信号复杂性的方法，常用于心电信号（ECG）分析。在该存储库中，分类器基于这些特征执行分类任务。 资源还包含有两个主要脚本，分别用于运行和测试2021年挑战赛的算法。这两个脚本分别是entry_2021.py和requirements.txt。entry_2021.py是核心的运行脚本，它调用了Python中的库来执行算法，并可以接收参数，如测试数据路径和结果保存路径。requirements.txt文件列出了执行entry_2021.py所需的Python依赖项。 具体到操作步骤，若想运行该代码并查看结果，首先需要通过pip安装requirements.txt中列出的依赖项。安装完成后，用户可通过Python执行entry_2021.py，并传入相应的命令行参数，包括测试集路径和结果存储路径。测试集路径是指向包含测试数据的文件夹，而结果存储路径则是一个用于保存结果的文件夹。 在entry_2021.py中，用户需要编辑该脚本以实现自己的算法逻辑。最终的算法结果应该按照一定格式保存为.json文件。在该json文件中，结果应该以字典形式存储，键为'predict_endpoints'，其值为预测结果的列表，列表中的每个元素是一个包含两个元素的列表，分别代表预测的起始点和结束点。 此外，该存储库的标签为“系统开源”，意味着该代码库遵循开源协议，用户可以自由查看、修改和分发代码，但需遵守相应的开源许可协议。 最后，文件名称列表中出现了cpsc2021-python-entry-main，这表明压缩包内应包含主目录及子目录结构，用户在解压后应该能够找到entry_2021.py和requirements.txt等核心文件。"