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资源说明：EPIC ECG穿戴装置是一种基于新型电势测量元件的非接触电机的穿戴心电获取装置。首先提出了穿戴式心电获取装置整体架构；其次基于心拍的数值表征参数和形态，在已有的支持向量机算法对心电信号进行预测分类的基础上，重点研究如何利用专家库和轮廓模式识别结合的综合特征向量提取方法对分类准确度进行改进；最后利用MIT-BIH数据库数据进行了实验验证。实验结果表明，综合特征向量的应用提高了SVM的分类准确度。
《EPIC ECG穿戴装置的心脏疾病预警算法研究》
文章着重探讨了EPIC ECG穿戴装置在心脏疾病预警领域的应用，这是一种利用新型电势测量元件的非接触式心电图获取设备。该装置的独特之处在于它能通过电容耦合技术在不直接接触皮肤的情况下收集心电信息，为心脏病的实时监测提供了可能。
文章首先概述了穿戴式心电获取装置的整体架构，包括硬件设计和信号传输机制。这种系统设计考虑到了便携性和舒适性，以便用户长时间佩戴。接着，研究聚焦于如何提升心脏疾病预测的准确性。研究人员在已有支持向量机（SVM）算法的基础上，提出了一种结合专家库和轮廓模式识别的综合特征向量提取方法。这种方法通过对心拍的数值参数和形态特征进行深度分析，以增强分类模型的性能。
在心拍分析中，心电图的每个基本单元——心拍，包含了多个具有诊断意义的波形特征。文章引用了MIT-BIH数据库作为实验数据来源，这是一个广泛用于心电图研究的标准数据库。通过MATLAB处理这些数据，研究人员选择了四种典型的心电图类型进行特征提取。
特征提取是算法优化的关键步骤。研究中提出了两种方法：一是基于专家库的特征提取，考虑了心拍的数值特征、时间特征和形态特征；二是基于轮廓的特征向量提取，通过计算心拍图像的骨架线，提取出与QRS、RT间期波和PR间期波形态相关的特征。这两种方法的结合为SVM分类器提供了更丰富的输入信息，提高了分类准确度。
支持向量机（SVM）作为一种强大的机器学习工具，被选为模式识别分类的核心算法。SVM通过构造最大间隔超平面来实现分类，通过拉格朗日乘子法解决优化问题，并可以利用核函数处理非线性分类问题。在多分类任务中，SVM通常采用“一对一”或“一对多”的策略。
实验结果证明，采用综合特征向量的SVM在MIT-BIH数据库上的分类准确度得到了显著提升。这表明提出的预警算法能够有效提升心脏疾病的实时监测和预警能力，对于预防突发性心脏疾病和早期发现有着重要意义。
EPIC ECG穿戴装置通过创新的信号采集技术和优化的分类算法，为心脏疾病的预防和管理提供了新的解决方案。随着技术的进一步发展，这种非侵入式的心电监测系统有望在临床和健康管理中发挥更大的作用。
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