【文章推荐】使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（三）

原文：使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（三）

心电信号的噪声 EGG信号具有微弱低幅值低频随杋性的特点，很容易被噪声干扰，而噪声可能来自生物体内，如呼吸肌肉颤抖，也可能因为接触不良而引起体外干扰。是ECG信号主要的三种噪声为工频干扰肌电干扰和基线漂移，也是在滤波过程中急需被抑制去除的噪声干扰。工频干扰：是由采集心电信号的设备周身的供电环境引起的电磁干扰，幅值低，噪声频率为 Hz左右，其波形很像一个正弦信号，该噪声常常会淹没有用的 ...

2020-05-07 00:50 5 2756 推荐指数：

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使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（一）

本篇博客以及之后的一个系列，我将记录下我是如何从一个没学过信号处理，不懂什么是深度学习，没接触过心电信号的小白，一步步做出基于CNN的心电信号识别分类的过程。网络上关于ECG方面的相关博客内容不多，可以直接运行的相关代码也寥寥无几，这给初学者造成了很大的困难。希望通过自己的总结和整理能够帮助 ...

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二）

心律失常数据库目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel ...

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（四）

在上一篇文章中，我们已经对心电信号进行了预处理，将含有噪声的信号变得平滑，以便分类。本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。卷积神经网络 不论是传统机器学习，还是深度学习，分类的依据都是不同类别的数据中包含的不同特征。要进行分类识别就需要对数据的特征进行提取，但是二者的提取 ...

tensorflow文本分类实战——卷积神经网络CNN

首先说明使用的工具和环境：python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0（最好用Ubuntu）　　关于环境的搭建只做简单说明，我这边是使用pip搭建了python的虚拟环境(virtualenv)，并在虚拟环境中安装tensorflow。详细步骤可以查看 ...

CNN卷积神经网络代码实现【基于Python,Tensorflow】

一.概述　　卷积神经网络【Convolutional Neural Networks,CNN】是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络【Feedforward Neural Networks】是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习【representation ...

cnn 卷积神经网络 人脸识别

　　卷积网络博大精深，不同的网络模型，跑出来的结果是不一样，在不知道使用什么网络的情况下跑自己的数据集时，我建议最好去参考基于cnn的手写数字识别网络构建，在其基础上进行改进，对于一般测试数据集有很大的帮助。分享一个网络构架和一中训练方法： # coding:utf-8 import ...

Tensorflow之卷积神经网络（CNN）

前馈神经网络的弊端前一篇文章介绍过MNIST，是采用的前馈神经网络的结构，这种结构有一个很大的弊端，就是提供的样本必须面面俱到，否则就容易出现预测失败。如下图：同样是在一个图片中找圆形，如果左边为训练样本，右边为测试样本，如果只训练了左边的情况，右边的一定会预测错误，然而在我们人眼看 ...

卷积神经网络CNN （Tensorflow 2.1）

很玄学，没有修改参数，在test上的准确率从98%多变为99.1%了参考链接：《简单粗暴Tensorflow》，狂吹 ...

原文：使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（三）

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