《表1 各种识别J波方法的SVM参数》

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《基于线性与非线性特征融合的J波自动识别》

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本文的数据集包含80个心电数据，每个记录持续2 min，共约10 400个心拍。通过五倍交叉验证法对本文提出的J波自动识别方法进行分析。将数据集平均分为五个互不相交的子集，取其中的四个子集作为训练集（8 320个心拍）训练分类器，一个作为测试集（2 080个心拍）测试分类器。每一次实验取其中的一个样本作为测试样本，计算其性能评价指标。这一过程重复五次，取五次的平均值来评估分类器的性能。分别对比ESMD+ABC-SVM、HOS+ABC-SVM、融合特征+SVM和本文方法，各识别方法中SVM参数（C，γ）如表1所示，平均性能结果如表2所示。