26年CH数据科学与大数据基于LightGBM的心跳信号分类与心律失常预测研究-终稿全(20603字).docx

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基于 LightGBM 的心跳信号分类与心律失常预测研究数学与计算机科学学院数据科学与大数据技术专业 221309008 陈灵杉指导教师曾蔚讲师摘要心律失常作为心血管疾病中一类高发且隐匿性强的病理状态，常在无明显症状下引发严重后果，急需高效、可部署的早期筛查手段。传统心电图（ECG）判读高度依赖医师经验，在基层医疗或大规模健康监测场景中易受效率瓶颈与主观偏差限制。随着可穿戴设备的普及，单导联心跳信号得以持续、低成本采集，为构建自动化分析系统提供了现实基础。然而，原始信号常受基线漂移与高频噪声干扰，且其判别性信息并非均匀分布于整个波形，而是...

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