【亲测免费】 ECG分类系统：基于多支持向量机的心跳自动识别

在医疗健康日益受到重视的今天，精确高效地解析心电图（ECG）信号成为了不可或缺的技术。今天，我们要推荐的是一个开源项目——ECG Classification。该项目致力于通过集成多种支持向量机（SVM），利用时间间隔与心电信号形态特征来实现ECG的智能分类，为心脏病诊断提供了强大的工具。

项目技术剖析

该系统在科学严谨的基础上构建，采用了一种创新的方法，即结合了时域间隔和信号的形态学特征进行ECG的自动分类。项目的核心在于其对ECG信号的精细处理，包括时间间隔计算、基于小波变换、局部二进制模式（LBP）、高阶统计（HOS）以及幅度值的特征提取，这些多元化的描述符共同作用，提高了分类的准确性。

开发团队采用了Python和Matlab双语言环境，确保了广泛的应用适应性，并且明确注明了依赖库，如NumPy、Scikit-learn等，为开发者提供便利。值得注意的是，虽有早期的TensorFlow版本实验，但官方并不维护此分支，凸显了主要开发精力集中在成熟可靠的Python与Matlab实现上。

应用场景广泛