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一种基于一维卷积神经网络的心电信号分类方法
- 专利权人:
- 大连大学
- 发明人:
- 张强,张建新,李丹,魏小鹏
- 申请号：
- CN201710622047.5
- 公开号：
- CN107495959A
- 申请日:
- 2017.07.27
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2017
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于一维卷积神经网络的心电信号分类方法。首先,采用小波融合的方法对心电信号去噪处理;其次,采用双正交样条小波的QRS波群识别算法检测出R波峰值点,并以R点为基准完成心电信号的分割及降维,得到若干R波候选段;然后,建立并优化面向心电信号的一维卷积神经网络模型;最后,把处理好的R波候选段作为模型的输入数据,自动完成心电信号的特征提取和分类。本发明采用的小波融合方法,可同时去除高、低频噪声,使提取的信号特征更利于识别;建立的面向心电信号的一维卷积神经网络模型,不仅避免了心电信号特征点必须精准定位的难题,而且解决了传统方法先选择算法提取特征,后选择算法完成分类的复杂计算问题。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
