67、复杂生物医学信号分析中的情感识别与水下声学传感器网络确认机制

复杂生物医学信号分析中的情感识别与水下声学传感器网络确认机制

1. 情感识别技术中的生物医学信号分析

1.1 心电图(ECG)分析

心电图可用于诊断多种心脏疾病,如心绞痛、心室肥大、心肌炎、缺血性心脏病和心律失常等。心脏疾病会导致心电图波形变化,但并非所有心脏疾病都能通过心电图检测出来。正常心电图波形通常R - R间隔为0.6 - 1秒,R波峰在心电图波形中电压值最高。在0.8秒的周期内,需评估最大值,并将每个样本的平均值设为基线。若心跳周期不规则,可能会误将非R波峰的点当作R波峰,此时应舍弃未超过基线的点,选取剩余点作为R波峰。

Q波和S波分别位于R波左右两侧,波峰呈向下曲线。根据确定的R波峰,找到其左右两侧电压最低的点,即为Q波峰和S波峰。Q波起点是Q波峰左侧与基线相交的点,S波终点是S波峰右侧与基线相交的点。若信号中不存在Q波和S波,则假设只有R波,R波与基线相交的两点分别为QRS组的起点和终点。一般来说,QRS间隔超过0.12秒被视为异常,可能是右束支传导阻滞(RBBB)或左束支传导阻滞(LBBB)。

P波和T波分别位于QRS组左右两侧,P波峰向上,QRS组起点左侧电压值最大的点为P波峰。P波起点和终点分别是P波峰左右两侧与基线相交的点。T波正常波形峰向上,LBBB时波峰向下。通过评估QRS组右侧的最大值和最小值,选取与基线差值较大的值作为T波峰。P波起点和T波终点分别是确定的波峰左右两侧与基线相交的点。确定P波和T波后,可通过P波起点与QRS组起点的距离评估P - R间隔,通过QRS组起点与T波终点的距离评估Q - T间隔。

1.2 生物反馈原理与应用

生物反馈利用生物反馈原理,其原理和方法源于生物学。

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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