基于随机森林分类器的ECG心律失常分类

心率变异性（HRV）分析是一种评估自主神经系统及检测和分类心律失常的非侵入性工具。本文提出了一种基于随机森林分类器的诊断系统，用于利用ECG数据检测心脏心律失常。作者利用HRV分析和小波变换（DWT）提取ECG信号的特征进行分类。实验结果表明，采用所提方法可以获得超过98%的预测准确率。该系统可以进一步改进和微调以适应实际应用。