一种基于多模态融合MFCT模型的ECG智能识别算法

本发明提出了一种基于多模态MFCT模型的ECG智能识别算法。其步骤如下：数据预处理：使用带通滤波器和五点平滑滤波器去除基线漂移和高频噪声，同时采用数字滤波器IIR去除工频干扰；二维图转换：利用递归图和短时傅立叶变换将一维心电信号转换为二维图像；多模态MFCT模型构建：设计ConvNeXt模块和改进的Transformer模块，分别捕捉心电信号的空间特征、时序特征和频域特征，通过特征融合模块将空间、时序和频域特征结合，最后经过线性变换，实现对心电信号的准确分类。本发明通过多模态融合的方式，证明了在提升ECG信号分析性能方面的潜力。