摘要
本申请公开了一种ECG信号分类系统、方法、设备、介质及产品,该系统包括:数据预处理模块对ECG信号滤波处理,重构纯净信号;特征提取模块对纯净信号多尺度特征提取,确定时域、频域和非线性域的心率变异性特征,生成多维生理特征向量;模型学习优化模块在模型学习阶段,通过对比学习多维生理特征向量,引导深度神经网络模型学习具备区分能力的判别特征表达,在模型优化阶段,基于类中心限制机制,建立空间类中心;置信区间决策模块计算待测ECG信号到所有空间类中心的最小类中心距离,构建置信区间,对待测ECG信号进行分类,确定ECG信号类型,本申请能够识别出未见或未知ECG信号类型。
技术关键词
深度神经网络模型
ECG信号分类
信号分类方法
分类系统
多尺度特征提取
心率
判别特征
特征提取模块
样本
生理
双向长短期记忆网络
一维卷积神经网络
阶段
非线性
小波滤波器
重构
损失函数优化
房颤患者
系统为您推荐了相关专利信息
语义编码方法
频谱特征
声纹特征
音频
深度神经网络模型
智能化电力工程设计方法
模糊逻辑
遗传算法
深度神经网络模型
电网拓扑结构
自动分类方法
答案
问答对数据
检索算法
分类程序