matlab代码影响-Deep-learning-for-ECG-signal-classification:心电图分类中的深度学习

matlab代码影响心电图分类 心电图分类中的深度学习将一维信号转换为二维信号，并在计算机视觉中处理数据。 建立了基于图像分割和深度神经网络的二维心电图数据库。 结合传统的信号处理方法和神经网络传递学习，可以实时达到很高的信号分类精度。 数据预处理基于Matlab。 算法主要基于分割和去噪。 为了比较噪声对生理信号的影响，在将其放入神经网络之前，将预处理分为原始信号和噪声信号。 本文的另一个重要部分是将一维信号转换为二维信号，我们也在预处理代码中做到了这一点。 分类基于Alexnet。 由于ECG信号是一维信号，因此分类既来自于一维信号的分类，也来自于二维信号的分类，因此，Conv层会按尺寸进行修改。 该项目的出版物已发布在[1]基于转移学习和深度卷积神经网络的ECG分类上[2] ECD分类中一维和二维深层卷积神经网络的比较