《表2 分类准确率：基于VMD和KNN的心电信号分类算法》

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《基于VMD和KNN的心电信号分类算法》

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另外为验证提出方法的有效性，再将原始数据做3层小波包分解得到8个模态，同样计算各模态的能量特征[12-13]，使用相同的训练和测试集，将VMD分解和小波包分解的能量特征输入到KNN、支持向量机（SVM）和BP神经网络中对比各分类器在两种数据处理方式下的分类准确率[14-15]。实验结果如表2所示，其中无论选用何种分类器，VMD处理后的数据特征分类准确率都优于小波包分解后的数据特征；当都使用VMD处理后的特征，KNN分类的准确率又高于SVM和BP神经网络。