Die Erkennung des EKG ist in diesem Bild an einem einfachen Beispiel erläutert. Es zeigt die Wirksamkeit der nativen Methoden zur Klassifizierung am Beispiel des oben rot dargestellten Einzelkanals. Es wurden die ca. 100.000 Einzelschläge eines Patienten an einem Tage analysiert und klassifiziert. 

Die roten Zahlen kennzeichnen die Nummer des Schlages von 1 beginnend. Im Bild sind die Schläge 70921 bis 70037 dargestellt. 

Die blauen Zahlen kennzeichnen das Inter Beat Interval (IBI). Das IBI wird in Takten angegeben. Es wurde mit einer Digitalisierungsrate von 500 Hz gearbeitet und gehen in diesem Beispiel von 360 bis 493 d.h das IBI liegt im betrachteten Beispiel im Bereich von 720 bis 986 Millisekunden. 

Die grünen Zahlen kennzeichnen die gebildeten Klassen und gehen in diesem Falle von 1, der Müllklasse, bis Klasse 44. Die einzelnen Klassen wurden durch die implementierten Algorithmen klassifiziert, die auf der Methode der Virtuellen Quellen beruhen. Klasse 2 (35064 Schläge) und Klasse 3 (41.199 Schläge) enthalten die Signale der ‚normalen’ Herzschläge, die sich insbesondere durch die Steilheit des Anstieges von R und S unterscheiden. Die Ausprägung der normalen Schläge unterscheidet sich signifikant von den in der Literatur bekannten Darstellung normaler Herzschläge und zeigt die Flexibilität der Erkennungsmechanismen. 

Klasse 15 (11 Schläge) ist ein Beispiel für pathologische Schläge. Jede Klasse wird in diesem Beispiel durch 5 Muster beschrieben. Wenn der Schlag 6151 auftritt, gibt es keinen Schlag, der mit diesem im Sinne der definierten Erkennungskriterien übereinstimmt. Er wird deshalb der Klasse 1, die Müllklasse zugeordnet. Erst mit dem Auftreten des Schlages 9408 wird bei dem Vergleich mit den Mitgliedern der Müllklasse Übereinstimmung festgestellt und die Schläge 6151 und 9408 gründen die Klasse 15. Schlag 70022 ist Mitglied der Klasse 15 und gleichzeitig Muster zur Erkennung und Klassifizierung neuer einkommender Schläge.