卷积网络对ECG信号的处理过程

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基于卷积神经网络的ECG信号识别方法.pdf
09-26
ECG信号识别是心电图信号处理的关键步骤，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）已经显示出其在图像识别和自然语言处理领域的优越性。我们将讨论如何将CNN应用于ECG信号识别领域，提高识别准确率...
信号处理基于CNN的心电（ECG）信号分类典型方法实现（tensorflow）
04-29
随着深度学习技术的发展，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用，ECG信号的自动分类已经成为一个研究热点。在本项目中，我们将深入探讨如何使用TensorFlow这一强大的机器学习框架来实现基于CNN的ECG信号分类。 首先，...
（四十五：2021.08.05）《利用深度学习对ecg信号进行分割》
Jojo论文基地
08-05 2888
Pysionet公开数据集1.aha-database-sample-excluded-record-1.0.0 1.aha-database-sample-excluded-record-1.0.0 {‘name’: ‘0001’, ‘data’: [‘0001.atr’, ‘0001.dat’, ‘0001.hea’], ‘detail’: {‘symbol’: {‘N’, ‘V’}, ‘channel’: [‘ECG’, ‘ECG’]}} {‘name’: ‘0201’, ‘data’: [‘0201
【博客推荐】构建CNN实现ECG心电失常分类
Cou流氓也要有文化的博客
03-25 1135
最近看到很多人正在做心电图方面的研究，急需入手一份能够成功运行的代码，我目前没时间整理博文代码，所以推荐一篇之前看到博文。 博客写的很全很实用，附带代码，只是不好找，我也是到了很后面才找到这个博客。 链接：https://www.cnblogs.com/lxy764139720/p/12879907.html ...
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二）
qq_43750573的博客
05-05 1万+
心律失常数据库 目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Database, MIT-BIH）数据库、美国心脏学会提供的AHA（ American heart association,AHA）数据库、欧共体CSE（ Common Standa...
用于心率变异性分析的 ECG 类：用于处理、分割和分析心电图信号的类定义。-matlab开发
05-31
编写该类是为了便于分析 ECG 信号及其组成部分。 使用以下命令创建 ECG 对象： （varName）= ECG（信号，采样频率，名称（可选）） 注意：信号必须以数字数组的形式输入。 创建后，varName.init 将消除偏移，消除信号趋势，然后识别峰值并计算： BPM、SDNN、RMSSD、NN50、pNN50、IBI（平均值和范围）、低频和高频功率及其比率。 一系列绘图和显示命令允许检索此信息。 它还可以进行庞加莱图分析，信号及其NN间隔序列的频率分析，以及使用直方图和数值进行的HRV分析。 可以使用内置命令对 ECG 进行重新采样、过滤和分段，但是，在此之后需要再次初始化数据。 segmentECG 命令创建一组较小的 ECG，每个 ECG 的长度相等，由输入的段数或输入的长度决定。 然后可以使用 varName.segmentInit 计算每个段的所有数据 然后
U-Net新玩法——ECG精准语义分割(2)
qq_15746879的博客
04-22 7119
接上篇，我们的思路已经很清楚了，就是将U-Net改为1维处理ECG信号。可问题来了，数据怎么来？要知道，既然想用模型完成更高级的功能，那给出更为详尽的人工标注几乎是必然的。在这个任务里面，我们要给出的监督信号要包括各个片段中的信号类型以及它们精确的分界点。常用的MIT-BIH数据库只是给出了心拍的类型标记，而QT数据库中的信号虽然给出了心拍的边界参考，但大部分也是用某个算法来做的，真...
ecg-classification-keras-cnn：使用卷积神经网络进行ECG信号分类以保护隐私的机器学习
02-15
具有Keras联合学习和差分隐私功能的ECG信号分类，卷积神经网络实现 该存储库包含更高级版本。 它包括使用和库的联合学习和差分隐私实现，用于隐私保护机器学习。 该代码已在以下论文中使用，因此如果您想在自己的...
基于深度卷积神经网络的非线性时间序列分类——以ECG信号为例.pdf
09-25
基于深度卷积神经网络的非线性时间序列分类——以ECG信号为例 本文主要探讨基于深度卷积神经网络的非线性时间序列分类方法，并以ECG信号为例进行研究。心电信号是诊断心脏正常与异常的重要信息，但传统的分类方法...
基于小波变换与BP神经网络的ECG信号的身份识别
06-21
本文档实现了对ECG信号的处理，通过小波变去噪与检测，以及特征提取，并进行神经网络的训练，对不同身份的人的ECG进行识别。代码可以立即运行。注释很详细。希望能够帮到大家。
ECG特征提取
12-06
用于ECG信号的特征提取，matlab编写，包含时域特征，频域特征及非线性特征等，RR interval
区域聚集网络：改进的卷积神经网络用于心电图特征检测 第一次将深度学习运用到ECG特征检测
qq_37857292的博客
10-19 1422
论文阅读笔记：Region Aggregation Network: Improving Convolutional Neural Network for ECG Characteristic Detection 区域聚集网络：改进的卷积神经网络用于心电图特征检测 摘要部分：检测ECG特征点是自动化ECG分析技术的第一步。 我们提出了一种新颖的端到端深度学习方案，称为区域聚集网络（RAN），用于ECG特征点检测。 一维卷积神经网络（CNN）用于自动处理ECG信号。 提出了一种新的区域聚集策略，以代替传统的全
ECG ×AI: 机器/深度学习的ECG应用入门（5）
热门推荐
qq_15746879的博客
05-16 2万+
深度学习：卷积神经网络（CNN）1.引言上一部分简单介绍了传统机器学习框架在ECG分类领域的基本应用。传统机器学习框架对于人工特征非常依赖，如果算法设计者没有足够经验，很难提取出高质量的特征，这也是传统机器学习框架的局限性。近几年来以卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）为代表的深度学习技术蓬勃兴起，其优势在于可以从大数据中自动习得特征而无需人工设计特征，...
【20220124】【信号处理】ECG信号预处理及信号筛选方法
诗小葵的博客
01-24 1万+
（参考：模式识别（ECG信号的处理与识别）） 一、ECG信号干扰来源 人体的心电信号是一种非线性、非平稳、随机性强的微弱生理信号，在信号采集过程中心电信号极易受到仪器、人体活动、操作者以及周围环境等各方面因素的干扰而引入噪声。ECG（心电图）信号的主要噪声包括：基带漂移、肌电干扰、工频噪声、其他噪声干扰等。 基线漂移是 ECG 信号的主要噪声之一，主要是由于病人呼吸。电极贴片滑动等所导致，频率一般低于 1Hz，其表现为变换缓慢的类正弦曲线，如下图： ...
基于Tensorflow深度学习的ECG身份识别方法（一）
SauryN的博客
11-22 2527
基于Tensorflow深度学习的ECG身份识别方法（一）
「ECG信号处理——（6）基线漂移去噪与实现方法（高通滤波器）」2025年1月7日
刘小小_算法工程师的博客
01-07 2850
基线漂移是指心电信号的一个重要特征，频率范围低，一般在0.05Hz至几Hz。其是在心电信号从导联输入到接收端的过程中，由于各种原因引起的心电信号在传输过程中发生的变化，使得心电波形失真，最终导致心电波形失真，这一变化就称为基线漂移，
「ECG信号处理——（23）基于ECG和PPG信号的血压预测」2025年8月12日
最新发布
刘小小_算法工程师的博客
08-12 1292
本研究旨在开发一种基于卷积神经网络（CNN）的无创血压预测模型，利用可穿戴设备采集的ECG（心电图）和PPG（光电容积脉搏波）信号，实现对收缩压（SBP）、舒张压（DBP）和平均动脉压（MAP）的准确预测。通过数据预处理、特征提取、模型训练与评估等步骤，验证了融合ECG和PPG信号特征的模型在血压预测任务中的有效性。
全卷积网络与信号处理
01-15
### 全卷积网络 FCN 在信号处理中的应用 全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）最初是为了图像语义分割而设计的一种深度学习架构，但其核心理念同样适用于一维或多维信号的数据处理任务。FCN的主要特点是移除了传统卷积神经网络中的全连接层并替换成1×1的卷积层[^1]。 #### 应用场景 在信号处理领域，FCN能够应用于多种类型的连续时间序列数据分析： - **语音识别**：通过对音频波形或梅尔频谱图进行逐帧分类，实现音素级别的转录。 - **心电图分析**：对ECG信号执行自动标注，帮助诊断心脏疾病。 - **雷达回波解析**：从复杂的电磁反射模式中提取目标物体的位置、速度等信息。 - **地震监测**：实时监控地质活动，预测潜在自然灾害的发生。 这些应用场景通常涉及长时间跨度内的密集采样数据流，因此需要高效的特征抽取机制以及精确的空间定位能力——这两方面正是FCN所擅长之处。 #### 实现方法 为了适应不同的信号特性，可以调整标准FCN模型如下几个方面： ##### 数据预处理阶段 对于非图像形式的一维或多维信号源，应当先将其转换成适合输入给FCN的形式。例如，可以通过短时傅里叶变换(STFT)或其他时频表示法将声音片段映射至二维矩阵；也可以直接利用滑动窗口技术截取固定长度的时间片作为样本单位。 ##### 架构定制化 考虑到特定任务的需求差异，可能还需要修改原有的FCN结构: - 增加/减少卷积层数目以匹配预期的感受野范围； - 调整滤波器尺寸和步幅参数来控制分辨率损失程度； - 引入批标准化(Batch Normalization)，残差链接(Residual Connection)等现代技巧提升收敛性和泛化表现。 ```python import torch.nn as nn class SignalFCN(nn.Module): def __init__(self, num_classes=2): super(SignalFCN, self).__init__() # 定制化的卷积模块 self.conv_block = nn.Sequential( nn.Conv1d(in_channels=1, out_channels=64, kernel_size=7), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2), nn.Conv1d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=5), nn.ReLU(), nn.MaxPool1d(kernel_size=2), nn.Conv1d(in_channels=128, out_channels=256, kernel_size=3), nn.ReLU() ) # 将最后一个卷积层的结果转化为类别概率分布 self.classifier = nn.Conv1d(in_channels=256, out_channels=num_classes, kernel_size=1) def forward(self, x): features = self.conv_block(x.unsqueeze(dim=1)) output = self.classifier(features).squeeze(-1) return output.transpose(1, 2) ``` 此代码段展示了一个简化版的一维信号专用FCN实例，其中包含了三个常规卷积层组成的编码路径，最后通过一个额外的`Conv1D`完成像素级分类预测。
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