【摘 要】
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提出一种基于卷积神经网络的心电信号ECG分类识别方法。首先,利用短时傅里叶变换计算心电波形对应的心电谱图,从而获取信号的时频特性;然后,设计了两种不同的卷积神经网络结
【出 处】
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杭州电子科技大学学报(自然科学版)
【基金项目】
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NSFC-浙江两化融合联合基金资助项目(U1709215,U1509203)
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提出一种基于卷积神经网络的心电信号ECG分类识别方法。首先,利用短时傅里叶变换计算心电波形对应的心电谱图,从而获取信号的时频特性;然后,设计了两种不同的卷积神经网络结构,基于心电谱图对ECG信号分类问题进行建模。实验结果表明,相比于经典的PCA和SVM方法,所提方法在20类ECG分类任务上平均分类准确率可以达到98%以上,处理单个样本时间1.4ms左右,显示出了较高的精度和效率优势。
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