基于复杂度的心电检测分析系统研究的中期报告目前为止，我们已经对心电信号的复杂度进行了研究，并结合机器学习算法进行分类和识别，以实现自动化的心电检测分析系统。在我们的工作中，我们首先使用小波方法对心电信号进行预处理，通过对不同尺度上的低频和高频成分进行分析，得到了信号的相应特征。接着，我们使用Hurst指数和样本熵等指标来度量心电信号的复杂度，并发现了不同类型的心律失常对应的复杂度范围。为了进一步研究不同类型的心律失常的分类问题，我们使用了支持向量机和k-近邻算法，并将数据集分为训练集和测试集以进行模型训练和评估。我们通过不同的性能指标，如准确率、召回率、F1值和AUC等来评估这些模型的性能，并发现支持向量机在处理高维特征时具有出色的性能，而k-近邻算法更适合处理低维特征。我们还研究了心电检测分析系统的应用，包括基于Android平台的移动应用程序开发，以及与医院信息系统的集成以实现实时心电监测和诊断。我们还从用户角度进行了评估，并发现用户对这些应用程序的易用性和实用性非常满意。在未来的研究中，我们将继续改进算法和系统设计，以提高分类和诊断的准确性和可靠性，同时考虑到实际应用的需求和操作的便捷性。