基于MULTIOBJECTIVE OPTIMIZATION的ECG特征选择降维MATLAB系统

资 源 简 介

本项目开发了一个MATLAB系统，利用多目标优化算法对ECG信号的时域、频域和非线性特征进行智能选择，在保证分类准确率的前提下显著降低特征维度，提升心电图分析效率。

详 情 说 明

基于多目标优化的ECG信号特征选择与降维系统

项目介绍

本项目针对心电图（ECG）信号分析中存在的高维特征问题，开发了一套智能特征选择与降维系统。系统通过分析ECG信号的时域、频域和非线性特征，采用多目标优化策略，自动筛选出最具判别力的特征组合，在保持高水平分类性能的同时显著降低特征维度。该系统集成了特征提取、特征评估、特征选择和性能验证四个核心模块，为心律失常分类提供高效的特征工程解决方案。

功能特性

• 多维度特征提取：从原始ECG信号中提取时域、频域和非线性特征，形成综合特征池。
• 智能特征评估：采用互信息等指标量化特征与心律失常类别的相关性。
• 多目标优化特征选择：基于NSGA-II算法，同步优化特征子集规模与分类性能，寻找Pareto最优解。
• 递归特征消除（RFE）支持：提供备选的递归特征消除方法，增强系统灵活性。
• 全面性能验证：对比降维前后模型的准确率、灵敏度、特异度等关键指标。
• 结果可视化：自动生成Pareto前沿图、特征得分热力图等图表，直观展示特征选择过程与结果。

使用方法

1. 准备输入数据：

- 提供原始ECG信号数据（支持.mat或.txt格式） - 指定信号采样频率（如250Hz、500Hz） - 准备对应的心律失常类别标签（如正常、房颤、室性早搏） - 根据需要设置特征提取参数（如窗口长度、重叠率）

1. 运行系统：

执行主程序文件启动特征选择流程，系统将自动完成特征提取、评估、选择和验证。

1. 获取输出结果：

- 最优特征子集（特征索引列表） - 特征重要性排序报告 - 降维前后分类性能对比报告 - 特征选择过程可视化图表 - 精简后的特征数据集（.mat格式）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB：版本 R2018a 或更高版本
• 必要工具箱：信号处理工具箱、优化工具箱、统计和机器学习工具箱
• 内存：建议8GB以上（处理大规模ECG数据时需更大内存）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括ECG信号的预处理与多维度特征提取、基于互信息的特征初步评估、多目标优化算法的执行以获取最优特征子集、采用递归特征消除进行补充分析、对特征选择结果的性能验证与比较，以及最终结果的可视化图表生成与报告输出。