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随着我国人口结构和社会环境的改变,心血管病已经超越肿瘤成为致死率第一的疾病。大多数心血管疾病常伴有心律失常,本文针对这一特征,从心电信号的自动识别和类型分析处入手,研究并提出了一种基于深度学习的心电图分类算法。首先对原始的心电信号数据集进行滤波、归一化、求取信号功率图谱和加窗函数等处理,数据经过预处理后能够更好地从其频域中提取相关特征;考虑到心电图本身具有一定的时序特性,使用长短时记忆网络来捕捉心电数据的前后依赖关系,通过多分类器实现多标签并进行相关训练。