特征选择算法，提取ECG（心电信号）的最有特征组合

资 源 简 介

特征选择算法，提取ECG（心电信号）的最有特征组合

详 情 说 明

在ECG信号分析领域，特征选择算法扮演着至关重要的角色。心电信号通常包含大量特征点，但并非所有特征都对疾病诊断具有同等价值。通过智能特征选择，我们可以在保留最具鉴别力的特征同时，显著降低数据维度。

特征选择的本质是从原始特征集中筛选出最优子集，这个过程需要兼顾两个关键目标：一是最大化分类性能，二是最小化特征数量。针对ECG信号的特殊性，算法通常需要重点处理RR间期、QRS波群等关键波形特征。

在MATLAB环境下实现这类算法时，常用的技术路线包括过滤式方法和封装式方法。过滤式方法通过统计指标（如互信息、卡方检验）快速评估特征重要性；而封装式方法则结合具体分类器性能进行特征子集评价，虽然计算量较大但通常效果更好。

实际应用中，针对ECG的特征选择往往采用混合策略：首先用过滤法进行粗筛去除明显冗余特征，再采用序列前向选择等封装法进行精细优化。这种分层处理方式既能保证效率，又能获得理想的降维效果。最终得到的精简特征集可以显著提升后续模式识别算法的性能，同时降低计算资源消耗。