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基于shapelet将心电信号转换成图结构的分类方法
- 专利权人:
- 中国矿业大学
- 发明人:
- 杨小冬,朱正平,何爱军,洪彬一,闫臣
- 申请号：
- CN202211438097.5
- 公开号：
- CN115718867A
- 申请日:
- 2022.11.16
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2023
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于shapelet将心电信号转换成图结构的分类方法，属于心跳信息分析技术领域。获取心电信号数据集，用小波变换去噪算法对心电信号降噪处理，采用小波模极大值结合可变阈值法对降噪处理的信号处理,利用获得的心电信号R波峰位置信息，采用shapelet算法提取每个信号周期的P‑QRS‑T波段的shapelet特征序列,将提取的心电信号shaplet特征构建做为图结构的每一个节点，并利用每个特征之间的权重来构造图的每一个边，从而构建有向加权图，设置图卷积神经网络参数，将构造的图数据输入到模型中进行训练学习，利用Softmax函数获得各个特征序列的概率分布，从而达到识别的效果，将心电信号提取shapelet特征序列转换成图结构明显提升了分类的准确度。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
