在心电图（ECG）信号的分类和分析中，有几个重要的统计指标用于评估分类器的性能，它们的定义如下：
– 灵敏度（Sensitivity，Se）：
[Se = frac{TP}{TP + FN}]
– 阳性预测值（Positive Predictive Value，1P）：
[1P = frac{TP}{TP + FP}]
– 特异度（Specificity，Sp）：
[Sp = frac{TN}{TN + FP}]
– 准确率（Accuracy，Ac）：
[Ac = frac{TP + TN}{TP + TN + FN + FP}]
其中，TP 表示真阳性（True Positives），即医生的诊断和分类器的心律失常检测结果都为阳性；TN 表示真阴性（True Negatives），即两者结果都为阴性；FP 表示假阳性（False Positives），分类器将健康患者标记为心律失常；FN 表示假阴性（False Negatives），分类器将心律失常患者标记为健康。
此外，还有一个统计参数 F1 分数，它是 Se 和 1P 的函数，定义为：
[F1 = frac{2(Se imes 1P)}{Se + 1P}]
在训练阶段，F1 分数常被用作分类器的优化参数。
2.1 人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）
ANN 是一种基于生物活动的网络，适合对生物医学信
