[发明专利]一种心电信号分类方法及系统有效
| 申请号： | 201910973897.9 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110558975B | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 李彬;乔风娟;李伟;郭红丽;张友梅;杨雪 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学 |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/00 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于LRF‑ELM和BLSTM的心电信号分类方法，获取心电信号数据并进行预处理，得到数据集，以数据集中的心电信号数据为神经网络的输入数据；以LRF‑ELM网络为特征提取器，学习心电信号数据中的空间信息，通过三个堆叠的随机卷积和池化过程，提取心电信号数据中不同维度的特征数据；将提取到的特征数据经过融合后作为序列学习阶段的输入，采用深度BLSTM网络进行序列学习，并最终输出心电信号分类结果；本公开同时考虑了心电信号的时间信息和空间信息，既能够高效快速的提取信号特征，又保证了良好的分类识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 电信号 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于LRF-ELM和BLSTM的心电信号分类方法，其特征在于，/n获取心电信号数据并进行预处理，得到数据集，以数据集中的心电信号数据为神经网络的输入数据；/n以LRF-ELM网络为特征提取器，学习心电信号数据中的空间信息，通过三个堆叠的随机卷积和池化过程，提取心电信号数据中不同维度的特征数据；/n将提取到的特征数据经过融合后作为序列学习阶段的输入，采用深度BLSTM网络进行序列学习，并最终输出心电信号分类结果。/n
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