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本示例说明如何使用机器学习和信号处理对PhysioNet 2017 Challenge的心跳心电图（ECG）数据进行分类。 特别是，该示例使用诊断特征设计器提取时域特征，然后使用分类学习器应用程序对其进行分类。 对于此示例，我已下载数据集并将它们构建为我们的诊断功能设计器应用程序所需的形式。 下载结构数据集： https : //www.dropbox.com/s/ilaofyb6h6m5sr6/ECGTable.mat?dl=0 在 MathWorks 网站上，还有其他方法： 1) 使用小波分析和深度学习对时间序列进行分类2) 使用长短期记忆网络对 ECG 信号进行分类 强调 ： 提示如何为诊断功能设计器应用程序准备数据使用诊断特征设计器应用程序提取时域特征。 使用分类学习器应用程序训练机器学习模型 产品重点： 的MATLAB 信号处理工具箱统计和机器学习工具箱系统识别工具箱预测性