文件名称:ECG-classification

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心电图是一种经胸腔的以时间为单位记录心脏的电生理活动,并通过皮肤上的电极捕捉并记录下来的诊疗技术,能警示人体心脏健康状况。我们对十种不同心脏状况的心电图(ECG)数据进行实验,在对原始数据进行了一系列预处理后,利用PCA和ICA进行特征提取降维得到新的特征空间,并利用支持向量机进行训练,最后对未分类心电数据进行分类标记并评价其性能。-Electrocardiography (ECG) is a transthoracic interpretation of the electrical activity of the heart over a period of time, which can reflect the physical condition of a heart. We carry a series of experiments based on ten sets of different ECG data. First, we pre-process the raw data with data processing technology, and then we use the feature extraction technology of PCA  and ICA to get a new feature space. At last we use support vector machine to train a model which can and finally predict and classify the unlabeled ECG data. We validate and optimize the model by evaluating its performance when training it.
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ica_classification.m

ica_predict_on_test.m

pca_classification.m

predict_on_test.m

train_test_data.m

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