trainingData= [d,C,mean_RR,std_RR,pow,AFEv,p_ratio,HOS,P,P_absence,f_presence,Noise,SEn_16,wevelet_power,Y];48 features,1 lable
data=[d,C,stat_RR,pow,AFEv,OriginCount,IrrEv,PACEv,p_ratio,HOS,P,P_absence,f_presence,Noise,wevelet_power,Y];37 features,1 lable
data中的d和C中调节r=r*1.1;
data1的d和C中调节r=r+0.002;


data2的d和C是固定nimimatch=5,然后+ln(N)求得；
data3的d和C是固定nimimatch=5，将RR间期序列分为12beats然后求均值得到。

2，3的效果没有原来的好