心電信號的噪聲 EGG信號具有微弱、低幅值、低頻、隨杋性的特點,很容易被噪聲干擾,而噪聲可能來自生物體內,如呼吸、肌肉顫抖,也可能因為接觸不良而引起體外干擾。是ECG信號主要的三種噪聲為工頻干擾、肌電干擾和基線漂移3,也是在濾波過程中急需被抑制去除的噪聲干擾。 工頻干擾:是由采集心電信號 ...
本篇博客以及之后的一個系列,我將記錄下我是如何從一個沒學過信號處理,不懂什么是深度學習,沒接觸過心電信號的小白,一步步做出基於CNN的心電信號識別分類的過程。網絡上關於ECG方面的相關博客內容不多,可以直接運行的相關代碼也寥寥無幾,這給初學者造成了很大的困難。希望通過自己的總結和整理能夠幫助自己更好的理解這些知識和技術,也能夠為同為新接觸這方面研究的小伙伴們一些入門的幫助。本篇博客的相關代碼由Py ...
2020-05-05 11:39 5 3151 推薦指數:
心電信號的噪聲 EGG信號具有微弱、低幅值、低頻、隨杋性的特點,很容易被噪聲干擾,而噪聲可能來自生物體內,如呼吸、肌肉顫抖,也可能因為接觸不良而引起體外干擾。是ECG信號主要的三種噪聲為工頻干擾、肌電干擾和基線漂移3,也是在濾波過程中急需被抑制去除的噪聲干擾。 工頻干擾:是由采集心電信號 ...
心律失常數據庫 目前,國際上公認的標准數據庫包含四個,分別為美國麻省理工學院提供的MIT-BIH(Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel ...
在上一篇文章中,我們已經對心電信號進行了預處理,將含有噪聲的信號變得平滑,以便分類。本篇文章我們將正式開始利用深度學習對心電信號進行分類識別。 卷積神經網絡 不論是傳統機器學習,還是深度學習,分類的依據都是不同類別的數據中包含的不同特征。要進行分類識別就需要對數據的特征進行提取,但是二者的提取 ...
首先說明使用的工具和環境:python3.6.8 tensorflow1.14.0 centos7.0(最好用Ubuntu) 關於環境的搭建只做簡單說明,我這邊是使用pip搭建了python的虛擬環境(virtualenv),並在虛擬環境中安裝tensorflow。詳細步驟可以查看 ...
一.概述 卷積神經網絡【Convolutional Neural Networks,CNN】是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡【Feedforward Neural Networks】是深度學習的代表算法之一。卷積神經網絡具有表征學習【representation ...
卷積網絡博大精深,不同的網絡模型,跑出來的結果是不一樣,在不知道使用什么網絡的情況下跑自己的數據集時,我建議最好去參考基於cnn的手寫數字識別網絡構建,在其基礎上進行改進,對於一般測試數據集有很大的幫助。 分享一個網絡構架和一中訓練方法: # coding:utf-8 import ...
前饋神經網絡的弊端 前一篇文章介紹過MNIST,是采用的前饋神經網絡的結構,這種結構有一個很大的弊端,就是提供的樣本必須面面俱到,否則就容易出現預測失敗。如下圖: 同樣是在一個圖片中找圓形,如果左邊為訓練樣本,右邊為測試樣本,如果只訓練了左邊的情況,右邊的一定會預測錯誤,然而在我們人眼看 ...
很玄學,沒有修改參數,在test上的准確率從98%多變為99.1%了 參考鏈接:《簡單粗暴Tensorflow》,狂吹 ...