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基于matlab的PPG与ECG心率计算

本研究旨在探索基于PyTorch框架的深度学习模型，将卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）相结合，应用于西储大学轴承数据集（CWRU Bearing Data Center）的故障诊断任务中。该数据集包含了多种工作条件下的振动数据，涵盖了正常和不同类型故障状态的情况。我们首先对振动数据进行预处理，然后设计了一个由CNN和LSTM组成的深度学习模型，用于自动提取时频特征并进行故障分类。实验结果表明，该模型在CWRU轴承数据集上取得了优异的性能，证明了其在工业故障诊断中的潜力和有效性。

《A new, short recorded photoplethysmogram dataset for blood pressure monitoring in China》论文介绍了一份新的、短时记录的光电脉搏图数据集，用于在中国进行血压监测。该数据集包含来自219名受试者的657个数据片段，年龄范围为20至89岁，记录了高血压和糖尿病等疾病信息。数据采集在标准实验条件下进行，可用于研究光电脉搏图信号质量评估和PPG波形与心血管疾病之间的关系。此外，该数据集还可用于早期和非侵入性筛查高血压及与糖尿病等