多分类数据预处理

愿诺

于 2019-07-26 20:24:07 发布

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本文探讨了多分类数据预处理的重要性，特别是在面临噪声如电力线干扰、基线漂移等问题时。采用中值滤波器和低通滤波器，对MIT-BIH数据库中的第101条记录进行处理，有效去除了各种噪声信号，提升分类结果的准确性。

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多分类数据预处理
许多多分类的数据库中数据的噪声会影响最终的分类结果，这些噪声信号包括电力线干扰、基线漂移、接触噪声、电切噪声和肌肉伪影。本篇博客采用了，两个中值滤波器和一个低通滤波器对多分类数据进行预处理，除去以上因素对数据的干扰。

在这里，我们对MIT-BIH数据库中的第101条记录进行了处理，代码如下：

for fname in records:    #records是101
        record = os.path.join(mitdb_dir, str(fname))
        ann = wfdb.rdann(record, 'atr')
        symbol, sample = ann.symbol, ann.sample
        signal, info = wfdb.rdsamp(record)
        signal = signal.T
        signal1 = signal[info['sig_name'].index('MLII')]
        fs = info['fs']
        signal_medfilt_200 = signal.medfilt(signal1,73) #中值滤波
        signal_medfilt_600 = signal.medfilt(signal_medfilt_200,217)#中值滤波
        signal_result = signal1 - signal_medfilt_600
        f = 35/180

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