Matlab深度学习心拍分类源代码，使用CNN（卷积神经网络）进行心拍分类。类别为四大类：N（正常）、A（房性早搏）、L（左束支传导阻滞）、R（右束支传导阻滞）。

所用数据为MIT心律失常数据集，全名 MIT-BIH Arrhythmia Database，介绍及下载地址为 https://physionet.org/content/mitdb/1.0.0/。原始MIT心律失常数据集格式为.dat格式（如100.dat、100.hea、100.atr），为方便起见，已将所有数据读取并保存为.mat格式，并且已经划分好心拍，心拍长度均为300个采样点，方便直接使用。

工作如下：
1、加载数据。读取四类心拍mat数据，心拍的长度均为300个采样点。其中A类心拍2546个，L类心拍8075个，N类心拍75052个（为避免严重的数据集不平衡，仅选用了前6000个），R类心拍7259个。画出四类心拍的波形图。
2、划分训练集（每类随机选80%）和测试集（剩余20%）。
3、构建一维CNN网络，包含4层卷积层以及池化层、relu层、全连接层等，设置Options，显示网络结构。
4、训练，显示训练Acc和Loss曲线。
5、在测试集进行测试，计算测试准确率，并画出混淆矩阵。

注：需要Matlab 2020b及以上版本。程序准确率高，可直接使用。程序共94行，完全由本人撰写，注释详细，容易看懂。也可单独出售.mat数据。时间关系仅解答简单问题，谢谢理解~

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