一种用于实际心电信号去噪的深度小波卷积神经网络算法

本发明公开了一种用于实际心电信号去噪的深度小波卷积神经网络算法，用于提高心电信号去噪的准确性和泛化能力。该算法通过将心电信号划分为4096点片段，利用卷积层设计特征编码器和解码器，结合离散小波变换(DWT)进行特征提取和信号重建，有效避免了传统去噪方法的局限性。通过逆离散小波变换(IDWT)优化信号重建，使用均方误差(MSE)作为损失函数进行网络参数优化。实验结果表明，该算法在去除基线漂移、电极运动和肌肉伪影等噪声方面表现出色，显著提升了心电信号的诊断准确性。