基于多模态融合的非接触式心电信号心律失常分类方法

本发明属于健康检测技术领域，具体为一种基于多模态融合的非接触式心电信号心律失常分类方法。本发明包括获取非接触式心电信号数据；对非接触式心电信号数据进行预处理，包括滤波、信号归一化和信号分割，并根据分割后的每段非接触式心电信号数据的特征进行心律失常分类，获得带分类标签的非接触式心电信号数据；最后将带分类标签的非接触式心电信号数据送入深度学习分类模型中进行训练验证测试。其中深度学习分类模型使用一维时间序列特征提取模块、二维时频域特征提取模块和多模态融合模块组成的特征提取模块和全连接结构组成的分类模块。本发明通过采用多模态融合的方案，显著提升了非接触式心电信号心律失常分类的性能和鲁棒性。