首先导入ECG信号,并进行短时傅里叶变换和连续小波变换 close all clear all % load ecg signal ecg =load('你的数据'); % Graphical Output % Time Signal t = [0:length(ecg.data)-1]/ecg.fs; plot(t,ecg.data) % Short Time Fourier Analysis -
一、算法概述 基于Alexnet深度学习网络的ECG信号是否异常识别算法包括以下步骤: 数据预处理:对原始ECG信号进行预处理,包括去除基线漂移、滤波、降采样等。 异常识别:使用Alexnet深度学习网络提取ECG信号的特征表示,包括卷积层、池化层、全连接层等。 二、实现步骤 数据预处理 ECG信号的预处理包括去除基线漂移、滤波、降采...
基于CNN的ECG信号识别与智能诊断.docx,基于CNN的ECG信号识别与智能诊断 摘要 心血管疾病(CVD)已经成为世界上最严重的疾病之一。心血管疾病在世界各地已经越来越泛滥了。虽然心血管疾病的发病率在一些高收入国家有所下降,但是在低收入和中等收入国家的发病率是不断增加的。目
ECG信号是以时间为轴的生物电信号,记录了心脏的电活动过程。ECG信号具有以下特点: 1.独特性:每个人的心脏电活动都是独特的,类似于指纹,因此可以用于身份识别。 2.不易伪造:与指纹、虹膜等生物特征不同,ECG信号不容易被伪造或复制。 3.动态性:ECG信号具有时序性,可以反映出心脏的变化情况,如心率、心律等。 二、...
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3,也是在滤波过程中急需被抑制去除的噪声干扰。
本文设计了能有效滤除ECG信号中的基带漂移噪声和工频噪声的复合数字滤波器。然后根据分析ECG信号的基本特征,筛选出符合ECG信号基本特征的样本数据。 基带漂移噪声[2]是ECG信号的主要噪声之一,主要由于病人呼吸运动、电极滑动变化等所导致,其不利于心电图平缓波形的识别。本文中,通过多项式拟合得到基线的函数方程,减去基线...
简介: 【信号识别】基于小波时间散射和LSTM实现心电图(ECG)信号检测分类附matlab代码 ✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。 🍎个人主页:Matlab科研工作室 🍊个人信条:格物致知。 更多Matlab仿真内容点击👇 智能优化算法 神经网络预测雷达通信 无线传感器 信号处理图像...
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 Hospital Database, MIT-BIH)数据库、美国心脏学会提供的AHA( American heart association,AHA)数...
器 ,就可以完成ECG身份识别。 收稿 日期 :2Ol4—03_05 第 1O期 陈曦,等:基于SVM的ECG传感器信号身份识别方法 41 R Morlet小波没有正交性,因此,无法对滤波后的信号进行重 构;Bior小波紧支性不好,不能突出特征点。以往的研究者 认为 db小波由于对称性差,会导致重构后的信号相位严重 失真 ,并不适用于信号...
本文主要研究了基于心电信号(Electrocardiogram,后文简称ECG)的身份识别技术算法, 通过研究人体的ECG信号,实现个体的身份识别。在分析了心电信号及噪声特性的基础之上, 利用小波变换阈值消噪技术对ECG信号做了消噪预处理,采用重采样技术消除了心率变异对 ECG信号的影响。通过奇异值分解(SingularValueDecomposition,SVD)、总体...