基于功率谱密度图和卷积神经网络的心律失常分类研究

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心律失常是心脏传导系统发生不规则的运动而产生的现象,严重的心律失常会危害到人们的生命安全。心电图是用来记录心脏发生的电信号,可以有效反映出心脏活动是否正常,由于其对人体无损伤而在临床广泛使用。心房颤动、心室颤动和起搏心跳是在老年人中出现最为频繁的心律失常类型,严重的会危害到其生命安全。为了进一步提高心律失常的分类识别率,提出基于功率谱密度图和卷积神经网络的心律失常分类算法。使用MIT-BIH开源数据库的数据来验证该算法的分类性能,对四类心律失常进行分类,得到96%的准确率。实验结果表明,所提出的方法是一种
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