2023年认证杯C题超详细思路配有实现代码

2023年认证杯初步解题思路

后续会更新思路对应的实现代码

问题一思路

数据预处理：首先，根据描述，你已经有了心电波形的功率谱密度数据。你可以将频率范围从0 Hz到180 Hz分成361个频率间隔为0.5 Hz的数据点。确保数据格式正确，并且每个数据文件都包含2秒钟的心电片段。

根据这一条可以是进行异常值和缺失值的判定，

提取了功率谱密度的统计及频域特征以及时域数据的时域特征

特征提取：在时域上，你不允许对数据进行周期延拓等操作。因此，可以考虑在频域上提取特征。你可以计算每个频率间隔上的平均功率值，得到361个特征。

上述操作实现代码，python matlab 两个版本都已经完成编写

 import numpy as np
from scipy.signal import periodogram

# 时域特征提取函数
def extract_time_features(data):
    time_features = {}
    time_features['mean_val'] = np.mean(data)
    time_features['std_val'] = np.std(data)
    time_features['min_val'] = np.min(data)
    time_features['max_val'] = np.max(data)
    time_features['median_val'] = np.median(data)
    return time_features

# 频域特征提取函数
def extract_freq_features(data, fs):
    # 计算功率谱密度
    freq, psd = periodogram(data, fs=fs)

    # 统计特征
    freq_features = {}
    freq_features['mean_psd'] = np.mean(psd)
    freq_features['std_psd'] = np.std(psd)
    freq_features['max_psd'] = np.max(psd)
    freq_features['freq_peak'] = freq[np.argmax(psd)]
    freq_features['total_power'] = np.sum(psd)
    return freq_features

# 示例数据
time_data = np.random.randn(1000)  # 时域数据
fs = 1000  # 采样率

# 提取时域特征
time_features = extract_time_features(time_data)
print('时域特征:')
print(time_features)

# 频域特征提取
freq_features = extract_freq_features(time_data, fs)
print('频域特征:')
print(freq_features)

数据标注：根据给定的危险程度分类标准，为每个数据文件分配相应的类别标签。将危及生命的心律失常划分为级别1，依次递减。

可以分别设置为6、5、4、3、2、1，可以仿照一阶段某特等奖论文的方式

模型选择与训练：根据要求，你需要建立一个分类算法，并确保对最危急的情境（级别1和2）的判断灵敏度和特异度均不能低于本数据集能计算的最大值。你可以尝试使用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（Random Forest）或神经网络等。

考虑是时间成本的话，这里推荐可以使用数据标注思路中提及的多元回归分析模型，去分类，设计分类算法