《表5 分类结果的混淆矩阵表示（LMD方法）》

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《基于总体局部均值分解方法的心律失常特征提取与分类》

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本文还对相同的心电信号样本使用LMD方法进行自适应分解，对得到的3个PF分量进行相同的特征提取并使用相同的分类器进行分类。得到的混淆矩阵和评价指标结果如表5和表6所示。通过表3和表5对比可以看出，LMD方法RBBB和APC的区分表现得更糟糕，RBBB有12个样本被错分为APC，有9个APC被分类为RBBB，且其他类型分类错误的样本数量均高于表3中的数量。在表6中，LMD方法LBBB、RBBB和APC的灵敏度均低于97%，尤其是RBBB的灵敏度仅为91.67%。灵敏度越低表示漏诊率越高，说明很多RBBB的心拍错分为其他类型。验证了ELMD方法相比于LMD方法具有明显的优越性。