基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法研究.docx

基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法研究
基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法研究
摘要：心电图（Electrocardiogram,ECG）信号是评估心脏健康状况的重要指标之一。为了提高ECG信号的自动化识别准确度，本文开展了一项基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法研究。首先，采集了大量的ECG信号数据，并对数据进行预处理和特征提取。然后，提取的特征图像通过卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）进行训练，并通过特征融合的方式获取更加准确的识别结果。实验结果表明，该方法在ECG信号识别方面具有较高的准确度和可靠性。
关键词：ECG信号；特征融合；CNN模型；识别方法
1.引言
心脏是人体的重要器官之一，心脏健康状况的评估对保障人们健康至关重要。而心电图（ECG）信号可以提供心脏电活动的详细信息，因此被广泛应用于心脏疾病的诊断和监测。自动化的ECG信号识别方法能够提高诊断效率和准确度。但是ECG信号的复杂性和噪声干扰使得ECG信号识别面临挑战。因此，研究一种高效准确的ECG信号识别方法具有重要意义。
2.相关工作
过去几十年里，许多研究人员尝试了多种ECG信号识别方法。其中，特征提取和机器学习方法是常用的手段。传统的特征提取方法使用基于统计学的特征，如时间域和频域特征。然而，这些方法依赖于特定的心电信号模型，无法适应不同心电信号的变化。近年来，深度学习算法的发展为ECG信号识别带来了新的机遇。其中，卷积神经网络（CNN）因其在图像分类方面的卓越性能而受到广泛关注。
3.方法
本文的ECG信号识别方法主要由数据预处理、特征提取和特征融合CNN模型构成。首先，对ECG信号数据进行预处理，如去除噪声和基线漂移。然后，采用小波变换对信号数据进行降噪处理。接下来，提取特征图像，包括时间域特征和频域特征，并归一化处理。然后，将特征图像输入到CNN模型中进行训练。为了提高识别准确性，本文使用了特征融合的方法，将多个特征图像进行融合，得到更加准确的识别结果。最后，通过实验评估该方法的性能。
4.实验结果
本文使用了公开的MIT-BIH心电图数据库进行实验。实验结果表明，本文提出的基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法在不同心电信号分类任务上表现出较高的准确度和可靠性。与传统方法相比，该方法能够更好地处理噪声干扰和信号变化。
5.结论和展望
本文研究了一种基于特征融合CNN模型的ECG信号识别方法，通过将多个特征图像融合，提高了识别的准确性和鲁棒性。然而，该方法在实际应用中还存在一些挑战，如处理不平衡的数据集和时间效率的改进。未来的研究方向可以探索更多的特征融合方法和改进CNN模型结构，以提高ECG信号识别的性能和应用范围。
参考文献：
[1]某某某，某某某.基于深度学习的ECG信号分类方法[J].电子科技大学学报，2020，49(6):67-73.
[2]某某某，某某某.基于卷积神经网络的ECG信号分类研究[J].自动化学报，2019，45(11):2345-2352.