《表7 QT数据库的测试结果》

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《基于CNN和频率切片小波变换的T波形态分类》

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按照上面所述算法，在QT数据库中选取了3 000个片段，并得到其时频图像。使用欧洲ST-T数据库的数据训练CNN模型，用QT数据库的数据做分类测试，本研究列出了3次测试结果，如表7所示。由表可见，T波高尖形态的分类准确率与F1测度相对较高，这可能是因为高尖类型的时频特征更加明显，CNN更好地学到了这一类型的特征，所以分类结果较好；而倒置、双极性与低平形态的分类结果较差，这可能是两个数据库中这几类的样本个体差异较大的原因。