使用样本熵系数实现ECG信号分类的Matlab代码

本项目为第四届2021年中国生理信号挑战赛（CPSC2021）的参赛作品，使用Matlab语言实现了一个基于阈值的分类器，该分类器利用心电图（ECG）信号的样本熵系数（cosEn）作为特征来进行分类。项目中包含的Python示例代码，虽然设计得分不高，不建议作为模型性能的参考基准，但仍然能够为读者提供如何格式化挑战赛参赛条目的简单示例。 知识点说明： 1. 熵值法 熵值法是一种客观赋权法，用于决策分析、多属性评价等场景。通过计算各指标的信息熵来确定指标权重，以此反映出各指标在综合评价中的重要程度。在本项目中，熵值法被用于特征选择，即使用ECG信号的样本熵系数作为分类器的特征。 2. 样本熵（Sample Entropy, SampEn） 样本熵是分析时间序列复杂度的一种方法，用于描述信号的无序程度。与传统熵的概念类似，样本熵值越高表示信号越复杂、不确定性越高。在本项目中，样本熵被用作ECG信号的特征提取方法，即cosEn，用以区分不同的心电图信号特征。 3. 分类器 分类器是机器学习中的算法，用于根据特征将输入数据分配到不同的类别。本项目中的分类器基于阈值，根据样本熵系数cosEn的值来进行分类决策。 4. ECG信号 心电图（ECG）信号是心脏电生理活动的记录，反映了心脏的电激动过程。在本项目中，ECG信号作为研究对象，通过其样本熵系数cosEn的提取，来分析并分类生理信号。 5. Python编程 Python是一种广泛应用于数据科学、机器学习、网络开发等领域的编程语言。本项目提供了Python示例代码，展示了如何将Python语言应用于生理信号分析。 6. 机器学习与数据处理 机器学习是一门研究计算机如何模拟或实现人类学习行为的学科，数据处理则包括数据清洗、特征提取、模型训练等多个步骤。在本项目中，涉及了数据处理的部分工作，比如使用样本熵作为特征提取，以及应用机器学习分类器进行信号分类。 7. 软件工程实践 软件工程是一门将系统化、规范化、可量化的方法应用于软件的开发、运行和维护过程的学科。本项目在软件工程框架下进行，包括了代码编写、版本控制、依赖管理等环节。 8. 数据格式与接口 在本项目中，需要处理的数据格式主要为ECG信号数据，以及运行Python脚本所需的文件夹路径和结果保存格式。项目还提供了Python脚本`entry_2021.py`，用于读取数据、运行算法并保存结果。 9. 软件依赖与环境配置 项目中提到使用`pip install requirements.txt`命令来安装项目所需的软件依赖。这是一般的Python项目依赖安装流程，确保了项目能够在相应的环境中正常运行。 10. 结果输出 项目要求编辑`entry_2021.py`来实现特定的算法，并将结果以JSON格式保存。这种结果输出格式便于数据的存储、传输和后续处理。 以上知识点展示了本项目中所包含的多种技术和方法，涉及信号处理、数据科学、机器学习和软件工程等领域。对于参与生理信号处理、数据分析和算法开发的IT专业人士而言，这些知识点具有重要的参考价值。