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研究一种计算简单、实现容易的ECG特征提取和分类算法，以适于嵌入式系统的开发．收集MIT-BIH标准数据库中的正常窦性心律（NSR）和心室早期收缩（PVC）样本信号进行分类研究．提出一种基于ARMA模型的心电信号（ECG）分类法，包括：ARMA建模，特征白化，利用白化后的ARMA系数和ECGRR间期比实施基于Fisher准则的分类．文中的方法计算简单、实现容易，分别获得了92．00％和97．57％的分类精度．结论：ARMA建模法适合于嵌入式系统的开发．