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心律失常是心血管疾病中常见的病症之一,实现心律失常的自动分类对心血管疾病的诊治具有重要意义.基于一维心电信号的心律失常分类方法以若干节拍作为输入,通过模型提取特征并用于分类.针对现有方法预处理时间成本高以及未按医疗仪器促进协会(AAMI)标准分类等问题,提出了一种基于原始一维心电信号并按照AAMI推荐标准类别进行心律失常自动分类的方法.该方法首先利用卷积神经网络(CNN)学习心电信号的形态特征,之后通过双向长短期记忆网络(BLSTM)获取特征中的上下文依赖关系,最后借助softmax函数完成分类任务.方法采用mish函数作为激活函数,使得模型在训练中更为稳定.在公开数据库MIT-BIH上进行五折交叉验证,评估结果达到了99.11%的平均准确率,表明该模型可以有效地提取心电信号的特征,适用于监测系统中心律失常疾病的诊断. 相似文献
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华晶 《上海电力学院学报》2006,22(4):359-362
随着计算机硬件设备计算能力的迅速提高,嵌入式系统中软件的规模和复杂度急剧增大,嵌入式软件的开发遇到了新的困难和挑战,软件建模为此提供了有效的方法.它在整个系统开发工程中占据着重要地位.介绍嵌入式软件的主要特征、嵌入式软件系统不同的建模思想和方法,并对其未来的发展进行了展望. 相似文献
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压缩感知是实现可穿戴式健康监测系统低能耗工作方式的一种有效途径,而现有基于压缩感知的心电信号分类方法大多需要在进行分类之前,先使用重构算法恢复出原始心电信号,这可能会导致较高的计算复杂度高,不适合于具有实时性需求的可穿戴式系统。提出一种基于压缩域的穿戴式心电信号的特征提取与自动分类方法。跳过信号重构步骤,使用改进的主成分分析法在压缩域上直接对压缩后的心电信号进行特征提取,并基于最小二乘支持向量机半监督学习方法实现心电信号的自动分类。实验结果表明,相较于在非压缩域上的分类方法,该方法在保证分类性能下降非常少的前提下,心电数据量大大地减少,有效提高了心电信号自动分类的效率。 相似文献
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综述基于神经网络的异常心电图诊断的应用,目的是提供神经网络在该方面的详细研究.概述常见的神经网络算法以及心电信号检测分类的过程.通过回顾近三年的相关文献,重点关注不同网络架构的性能表现,诸如准确度、特异性和敏感性等性能指标.讨论当前研究存在的问题,并进行研究展望. 相似文献
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借鉴国外一台弯管机配备多套附属弯管加工胎具和胎芯可以弯制加工不同规格管线的成功经验,对EV36″-48″弯管机进行技术改造,通过加工弯制Φ813管线的胎具、胎芯及相关的附属机件,使其能够用来进行Φ813管线的弯管加工。成功实施该项技术改造后,不仅解决了西部原油成品油管道工程中Φ813弯管加工的急需问题,也拓宽了设备的使用范围,提高现有设备的利用率,节约了施工成本。 相似文献
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结合结构抗震和动力学计算常用的数值算法——wilson-θ法对某一算例利用Matlab语言编制了相应的计算程序,进行了相关的时程分析,得到相应的诸如结构最大位移等参数,且取得了较为满意的结果。 相似文献
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介绍一种基于DSP的语音信号处理系统,该系统采用TMS320VC5509作为主处理器,TLV320AIC23B作为音频芯片,在此基础上完成了系统硬件平台的搭建和软件设计,从而实现了对语音信号的采集、滤波和回放功能,该系统可作为语音信号处理的通用平台. 相似文献