MATLAB实现基于长短期记忆网络（LSTM）进行心电图（ECG）信号分类的详细项目实例
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心电图信号分类是生物医学信号处理中的核心任务之一，直接关系到心血管疾病的早期筛查、临床诊断辅助、长期健康监测以及智能可穿戴设备的风险预警能力。心电图能够连续记录心脏电活动的变化，包含窦性心律、房性早搏、室性早搏、传导阻滞、心房颤动等多种节律信息。与静态影像、单次血液检测相比，心电图的时间序列属性更强，信号形态会随着个体差异、年龄、体位、运动状态、导联位置、呼吸节律、噪声干扰而发生变化，因此分类任务既要求模型具备对局部波形细节的敏感性，也要求模型能够理解长时间范围内的节律演化规律。传统方法通常依赖人工特征工程，例如提取R波间期、QRS波宽、P波时长、ST段偏移、频域统计量、形态学描述符等，再通过支持向量机、随机森林、朴素贝叶斯、K近邻等分类器完成识别。这类方法在特定数据集上可取得较好效果，但其性能高度依赖特征设计质量，面对噪声、个体差异和复杂病理形态时，泛 ...