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文檔簡介
1、本文研究了基于支持向量機算法的心電圖分類，創(chuàng)造性地提出了利用支持．向量機1-v-1 SVMs算法對心電圖進行分類的方法。并通過MIT-BIH心電數(shù)據(jù)庫進行實例分析，獲得了較高的識別率，且在算法模型的構(gòu)造和分類速度上優(yōu)于常規(guī)方法。 引言中介紹了論文的研究目的與意義，ECG識別的現(xiàn)狀及支持向量機的研究進展。 第一章介紹了心電圖的常識與測量方法。 第二章概要總結(jié)了統(tǒng)計學習理論與支持向量機方法的基本理論。 第三章
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