心电图特征分析与分类数据集ElectrocardiogramFeatureAnalysisandClassificationDataset-alicescande
数据来源：互联网公开数据
标签：心电图, ECG, 生物医学, 特征提取, 心率变异性, 机器学习, 分类, 医疗健康
数据概述：
该数据集包含心电图（ECG）信号的特征数据，用于心电图信号分析和分类任务。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常作为静态数据集使用，侧重于信号特征的分析。
地理范围：数据来源未明确，但心电图数据具有普适性，可用于不同人群的心脏健康研究。
数据维度：数据集包含多个特征，主要来源于心率变异性（HRV）分析，以及心电图波形的形态学特征，如RR间期、dRR、均值、标准差、pNN、RMSSD等，并有相关性分析结果，如max_corr、lag等，最后一列“label”为分类标签。
数据格式：CSV格式，文件名为features_2.csv，便于数据分析和建模。另外包含lead1.npy、lead2.npy，为原始心电信号数据。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于生物医学工程、心血管疾病研究领域的学术研究，如心律失常检测、心力衰竭早期诊断等。
行业应用：为医疗健康行业提供数据支持，尤其在可穿戴设备、远程医疗、智能医疗等领域，用于开发心电图信号分析算法和应用。
决策支持：支持医生对心脏疾病的诊断和治疗，辅助医疗决策制定。
教育和培训：作为生物医学信号处理、机器学习等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解心电图信号的特征提取与模式识别。
此数据集特别适合用于探索心电图信号特征与心脏健康状态之间的关系，帮助用户开发和优化心电图信号分析算法，提高疾病诊断的准确性和效率。
