ecg生理信号处理杯数据

matlab的旋律

说明：


算法评分脚本为score.m
组委会从训练集中随机选取300个record文件作为验证集（以及对应的REFERENCE.csv），存储在validation_set文件夹，该验证集目的仅仅是验证参赛者程序能够运行成功。
要求参赛者将validation_set文件夹下载到score.m所在文件目录下。
score.m 中，参赛者需填写自己参赛姓名(Participant_Name)
数据集所在位置(record_path)
REFERENCE.csv所在位置（ref_file）
例： Participant_Name={'A'};               
record_path= ‘D:\CPSC2018_matlab\validation_set\;
ref_file=‘D:\CPSC2018_matlab\'REFERENCE.csv';     

所有参赛团队需将自己的分类函数写进函数classify_result=cpsc2018 (record_path)
参数： record_path              表示待分类的数据集所在位置
返回： classify_result为分类结果 存储格式为table类型,包含两列
       例如 Recoding    Result
　　　     　A0001       1
　　　.              .
       即第一列为record文件名，第二列为识别结果。

classify_result返回到score.m，所有数据分类结束后统计计算得分score（F11, F12, F13, F14, F15, F16, F17, F18, F19, F1, Faf, Fblock, Fpc, Fst）。

最终会在本地路径下产生两个文件: 负责存储与record相对应的预测结果的Reslut.csv以及最终评分结果score.csv。

希望各参赛团队在运行验证集的过程中尽量优化算法时间复杂度，并提交在您当地电脑分类300个验证集record的算法运行时间，请把运行300个验证集record的时间结果提交为time_validation.txt文件，我们会根据此时间预测在test数据集上的执行时间并规划后续评估周期：
在所有test数据上，若算法预期运行时间小于30分钟，我们会在3天内给出评分反馈；
若算法预期运行时间在30分钟到120分钟之间，我们会在1周内给出评分反馈；
若算法预期运行时间超过120分钟，我们无法保证及时的评分反馈，请大家理解！

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提取码：clrk

豹纹096