前沿的机器学习和人工智能算法正是这种转变的驱动力之一，它们能够从海量数据中提取和解读有价值的信息。这些数据往往包含噪声和不太完美的信号（比如智能手表上的心电图数据），并被各种伪信号所破坏，传统算法常常是基于规则和确切性的，因此难以妥善处理这类数据。
直到最近，解开这些传感器发出的生理信号中的秘密，并做出足够准确的决策，从而被申报监管机构接受仍然非常困难，有时甚至是不可能的。而机器学习和人工智能算法的进步，正使得工程师和科学家能够克服许多这样的挑战。
通过这篇文章，让我们一同来仔细看看生理信号处理算法的总体架构，理解背后的运算过程，并将其转化为经过数十年研究建立起来的现实中的工程技术。
◆ ◆ ◆ ◆
机器学习算法的开发主要包括两个步骤（图 1）。
第一步是特征工程，从相应的数据集中提取特定数值/数学特征。
第二步，将提取的特征输入一个广为人知的统计分类或回归算法，如支持向量机或适当设定后的传统神经网络（训练好的模型可用于对新的数据集进行预测）。利用一个合理标记过的数据集对该模型进行迭代训练，在达到令人满意的准确度后，就可以在生产环境中作为预测引擎在新数据集上使用。
图 1. 典型的机器学习工作流程包括训练和测试阶段。
那么，
对于心电信号的分类问题，这个工作流程是如何实现的呢？
在本案例中，我们采用了 2017 年的 PhysioNet Challenge dataset，其中使用了真实的单导联心电图数据。目标是将病人的心电信号分为四类：正常、房颤、其他心律和杂音过多。
在 MATLAB 中处理这个问题的整个流程和各个步骤如图 2 所示。
图 2. MATLAB用于开发心电信号分类的机器学习算法的工作流程。
前沿的机器学习和人工智能算法正是这种转变的驱动力之一，它们能够从海量数据中提取和解读有价值的信息。这些数据往往包含噪声和不太完美的信号（比如智能手表上的心电图数据），并被各种伪信号所破坏，传统算法常常是基于规则和确切性的，因此难以妥善处理这类数据。
直到最近，解开这些传感器发出的生理信号中的秘密，并做出足够准确的决策，从而被申报监管机构接受仍然非常困难，有时甚至是不可能的。而机器学习和人工智能算法的进步，正使得工程师和科学家能够克服许多这样的挑战。
通过这篇文章，让我们一同来仔细看看生理信号处理算法的总体架构，理解背后的运算过程，并将其转化为经过数十年研究建立起来的现实中的工程技术。
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机器学习算法的开发主要包括两个步骤（图 1）。
第一步是特征工程，从相应的数据集中提取特定数值/数学特征。
第二步，将提取的特征输入一个广为人知的统计分类或回归算法，如支持向量机或适当设定后的传统神经网络（训练好的模型可用于对新的数据集进行预测）。利用一个合理标记过的数据集对该模型进行迭代训练，在达到令人满意的准确度后，就可以在生产环境中作为预测引擎在新数据集上使用。
图 1. 典型的机器学习工作流程包括训练和测试阶段。
那么，
对于心电信号的分类问题，这个工作流程是如何实现的呢？
在本案例中，我们采用了 2017 年的 PhysioNet Challenge dataset，其中使用了真实的单导联心电图数据。目标是将病人的心电信号分为四类：正常、房颤、其他心律和杂音过多。
在 MATLAB 中处理这个问题的整个流程和各个步骤如图 2 所示。
图 2. MATLAB用于开发心电信号分类的机器学习算法的工作流程。
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