MLII_08 CNN

最新推荐文章于 2020-12-28 16:04:20 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： CNN
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版权

Fully Convoluntional Networks (FCN)

在卷积层转化为全连接层
网络近似于同样的输入大小，不丢失像素细节
会使用Padding

Ausgabe eines FCN

会输出每一个种类的概率值，然后跳出概率最大的那一类
他会给出一副图片每个像素点或者区域对应的种类
区域的大小取决于网络结构
最小情况就是像素界别
大多数情况都是44或者3232大小的

Implizites Sliding Window

每一个区域的分类依靠一个大的接收域
接收域的大小取决于网络结构
一些接收域符合暗潜在的Sliding Window 的公式
同时没有可以解释的计算
计算通过卷积和pooling

Problem：geringe Auflösung

每32*32的区域分类，精度不足

Upsampling Methoden

扩展像素
Nearest Neighbor
在这里插入图片描述
Bed of Nails
在这里插入图片描述
填零
Max unpooling
在Pooling过程中保存位置，根据这些位置重建
在这里插入图片描述
Tiling
学习推迟的层在附加层
增加精度
增加参数数目

Training von Segmentierungsnetzen

不同的种类不同的权重

python心电图分类_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（三）...
weixin_39791225的博客
12-08 1610
心电信号的噪声EGG信号具有微弱、低幅值、低频、随杋性的特点，很容易被噪声干扰，而噪声可能来自生物体内，如呼吸、肌肉颤抖，也可能因为接触不良而引起体外干扰。是ECG信号主要的三种噪声为工频干扰、肌电干扰和基线漂移3，也是在滤波过程中急需被抑制去除的噪声干扰。工频干扰：是由采集心电信号的设备周身的供电环境引起的电磁干扰，幅值低，噪声频率为50Hz左右，其波形很像一个正弦信号，该噪声常常会淹没有用的心...
博途 V15.1安装步骤
谢谢关注“小鱼教你模数电”,各平台同号
08-12 8万+
温馨提醒：安装此软件电脑配置至少应满足以下要求 处理器 CoreTM i5-3320M 3.3 GHz 或相当 内存 至少8G 硬盘 300 GB SSD 显示器 15.6' 宽屏显示 (1920 x 1080) 1.双击打开【Siemens v15.1】文件夹。 2.鼠标右击【STEP 7 BasicProfess...
MIT-BIH介绍（二）什么是MIT-BIH？
Cou流氓也要有文化的博客
12-28 1万+
目录MIT-BIH 简介1. 数据来源：2. 数据描述：3. 数据格式kaggle上[.csv]格式的数据集4. Symbols说明5. Records说明6. Tables of beats and rhythms MIT-BIH 简介 1. 数据来源： 1975年至1979年之间由Beth Israel医院心律失常实验室获得的4000多个长期动态心电图记录。其中约60％的记录来自住院患者，40%来自门诊。受试者为25位年龄在32至89岁之间的男性和22位年龄在23至89岁之间的女性。   2
MIT-BIH的影响（译）
Cou流氓也要有文化的博客
12-24 1469
目录MIT-BIH的影响（译）1. 数据性质2. 数据选择：3. 数字化：4. 数据的技术限制：5. 注释：6. 完成数据库：7. 使用数据库：8. 其他长期心电数据库9.结果： MIT-BIH的影响（译）   The Impact of the MIT-BIH Arrhythmia Database 历史、经验教训及其对当前和未来数据库的影响 论文下载：http://ecg.mit.edu/george/publications/mitdb-embs-2001.pdf MIT：麻省理工学院，M
MIT-BIH心律失常数据库详解
Mars_cong的博客
03-07 2万+
MIT-BIH心律失常数据库详解介绍注释标记说明 介绍 来源：MIT-BIH心律失常库包含48条心电信号记录，每一条都超过了30min。受试者为25名年龄在32至89岁之间的男子和22名年龄在23至89岁之间的女性。（记录201和202来自同一个男性主题。 注释标记说明 注释是指向记录中的特定位置并描述这些位置上的事件的标签。下面表格包含心跳注释和非心跳注释。 注释代码 Symbol ...
Matplotlib学习笔记——画三维图
Little Garden
08-17 7万+
用Matplotlib画三维图 最基本的三维图是由(x, y, z)三维坐标点构成的线图与散点图，可以用ax.plot3D和ax.scatter3D函数来创建，默认情况下，散点会自动改变透明度，以在平面上呈现出立体感 三维的线图和散点图 #绘制三角螺旋线 from mpl_toolkits import mplot3d %matplotlib inline import ma...
Fully-convoluntional Siamese Networks for Object Tracking
haockl的博客
09-27 126
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39467358/article/details/83858569
print("正在读取 " + number + " 号心电数据...") record = wfdb.rdrecord('mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' + number, channel_names=['MLII']) data = record.p_signal.flatten() rdata = denoise(data=data)这个代码是什么意思
06-06
`channel_names` 参数指定读取的通道名称，这里只读取了 MLII 通道的数据。读取后的数据被存储在 `record` 变量中。 3. 从 `record` 中获取 MLII 通道的数据，并使用 `flatten()` 方法将它们展平成一维数组，存储在 ...
100 2 360 650000 100.dat 212 200 11 1024 995 -22131 0 MLII 100.dat 212 200 11 1024 1011 20052 0 V5 # 69 M 1085 1629 x1 # Aldomet, Inderal
01-02
`100.dat` 是 MIT-BIH 心律失常数据库中的一个二进制数据文件，包含了两个导联（MLII 和 V5）的心电图信号采样点。该文件与对应的 `.hea` 头文件一起使用来定义其结构和元数据[^5]。 #### 数据存储方式 此类型的`....
print("正在读取 " + number + " 号心电数据...") record = wfdb.rdrecord('mit-bih-arrhythmia-database-1.0.0/' + number, channel_names=['MLII']) data = record.p_signal.flatten() rdata = denoise(data=data)
06-06
根据你提供的代码，我发现其中 `number` 变量的数据类型可能是一个整数或者其他非字符串类型，因为你在字符串拼接中使用了加法操作符 `+`。 为了解决这个问题，你可以使用字符串格式化来确保 `number` 变量是一个...
fields = {'fs': 360, 'sig_len': 650000, 'n_sig': 2, 'base_date': None, 'base_time': None, 'units': ['mV', 'mV'], 'sig_name': ['V5', 'MLII'], 'comments': ['72 F 750 1629 x1', 'Digoxin', 'The PVCs are uniform.']} annotations = <wfdb.io.annotation.Annotation object at 0x000002DE3BAD1D80> Original dataset shape Counter({'1': 2, '4': 1})是什么意思
06-03
这段代码涉及到WFDB（Waveform Database）中的数据信息和注释信息，其中： - `fields` 是一个字典，包含了这个数据集的一些基本信息，比如采样频率 `fs`、信号长度 `sig_len`、信号通道数 `n_sig`、信号单位 `units...
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...
matlab画三维图像（plot3,mesh,surf）
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wulimmya的博客
06-12 13万+
我可能真的太闲了吧···在网上看到这图觉得挺好看： t=0:pi/360:2*pi; x=sin(t); y=cos(t); z=2*x.^2+y.^2; figure plot3(x,y,z,'Color','r','LineWidth',2); xlabel('x'); ylabel('y'); zlabel('z'); title('z=(cos t)^2+2*(sin t)^2'); ax...
TensorFlow2.1.0安装教程
weixin_44170512的博客
01-15 7万+
TensorFlow2.1.0安装教程安装步骤常用IDE安装CUDA安装CUDA软件安装cuDNN神经网络加速库安装配置环境变量TensorFlow安装 TensorFlow是一款优秀的深度学习框架，支持多种常见的操作系统，例如Windows10，Mac Os等等，同时也支持运行在NVIDIA显卡上的GPU版本以及仅使用CPU进行运算的CPU版本。此篇教程将介绍如何安装最新版TensorFlow框......
2014年网络直报培训考试与答案医疗机构最终版.doc
05-31
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SGMediation软件资源压缩包
06-01
"sgmediation.zip" 是一个包含 UCLA（加利福尼亚大学洛杉矶分校）开发的 sgmediation 插件的压缩包。该插件专为统计分析软件 Stata 设计，用于进行中介效应分析。在社会科学、心理学、市场营销等领域，中介效应分析是一种关键的统计方法，它帮助研究人员探究变量之间的因果关系，尤其是中间变量如何影响因变量与自变量之间的关系。Stata 是一款广泛使用的统计分析软件，具备众多命令和用户编写的程序来拓展其功能，sgmediation 插件便是其中之一。它能让用户在 Stata 中轻松开展中介效应分析，无需编写复杂代码。 下载并解压 "sgmediation.zip" 后，需将解压得到的 "sgmediation" 文件移至 Stata 的 ado 目录结构中。ado（ado 目录并非“adolescent data organization”缩写，而是 Stata 的自定义命令存放目录）目录是 Stata 存放自定义命令的地方，应将文件放置于 "ado\base\s" 子目录下。这样，Stata 启动时会自动加载该目录下的所有 ado 文件，使 "sgmediation" 命令在 Stata 命令行中可用。 使用 sgmediation 插件的步骤如下：1. 安装插件：将解压后的 "sgmediation" 文件放入 Stata 的 ado 目录。如果 Stata 安装路径是 C:\Program Files\Stata\ado\base，则需将文件复制到 C:\Program Files\Stata\ado\base\s。2. 启动 Stata：打开 Stata，确保软件已更新至最新版本，以便识别新添加的 ado 文件。3. 加载插件：启动 Stata 后，在命令行输入 ado update sgmediation，以确保插件已加载并更新至最新版本。4
Python蝉程序代码点击蝉时发出声音.txt
最新发布
06-01
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微信点餐系统 2025免费毕设附带论文 微信小程序+SpringBoot+Vue.js
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2025免费毕设附带论文 微信小程序+SpringBoot+Vue.js 启动教程: https://www.bilibili.com/video/BV1BfB2YYEnS/?share_source=copy_web 讲解视频：https://www.bilibili.com/video/BV1BVKMeZEYr/?share_source=copy_web
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mitbih_ecg.mat
06-06
该数据集还包括50Hz采样频率的ECG波形，每个波形都是两个信号通道（MLII和V5）的组合。这些波形可以用于测试和评估ECG信号处理算法在实际数据中的性能。 总的来说，mitbih_ecg.mat是一个非常有用的数据集，对于ECG...
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