《表6 Behar等SVM方法[23]信号质量三分类结果》

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《穿戴式心电信号质量的三分类评估方法》

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本研究同时对比了Behar等提出的基于多特征指标结合SVM模型方法[23]，针对3类不同质量信号分类，提出了新的基于多特征SVM机器学习方法，在A类、B类和C类上F测度远远超出使用Behar的方法（A类0.909 vs 0.817，B类0.827 vs0.702，C类0.973 vs 0.952）。表6所示为Behar等[23]方法的具体三分类结果混淆矩阵，最终分类准确度为85.9%，比本研究提出的融合多特征指标和SVM分类器的方法低6.4%（85.9%vs 92.3%）。