心血管疾病具有高發(fā)病率、高致死率、高復(fù)發(fā)率的特點(diǎn),在全球范圍內(nèi)已成為致死率排第一位的疾病,每年因其致死的人數(shù)約占全球總死亡人數(shù)的31%,且患有心血管疾病的人數(shù)還在日益增多,并呈現(xiàn)出年輕化趨勢(shì),對(duì)人類身體健康造成了嚴(yán)重的威脅。心電圖作為記錄人體心臟電活動(dòng)的一種圖形技術(shù),因其無(wú)創(chuàng)性特點(diǎn),已成為心血管疾病檢測(cè)和診斷的重要方法之一。然而,其在采集過(guò)程中會(huì)受到各種干擾,導(dǎo)致采集到的心電信號(hào)存在波形失真的問(wèn)題,在一定程度上影響病情的分析和診斷。因此,解決心電信號(hào)去噪問(wèn)題具有重要意義。為了減少心電噪聲影響,本文提出基于卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)降噪算法。論文主要內(nèi)容如下:(1)提出了基于卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)降噪算法。將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自編碼器相結(jié)合,利用自編碼器的編碼、解碼特性,通過(guò)卷積的方法構(gòu)建深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)學(xué)習(xí)從含噪心電信號(hào)到干凈心電信號(hào)的端對(duì)端映射,以端對(duì)端的方式學(xué)習(xí)完整的卷積和反卷積映射,從含噪的心電信號(hào)中得到干凈的心電信號(hào),以完成心電信號(hào)的噪聲去除。結(jié)果表明,基于卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的降噪算法取得了較好的去噪效果,而且對(duì)蘊(yùn)含豐富病理信息的變異性心拍的噪聲濾除也有一定的優(yōu)勢(shì)。(2)針對(duì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：66 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及研究意義
    1.2 心電信號(hào)降噪技術(shù)研究現(xiàn)狀
    1.3 論文內(nèi)容安排
第2章 心電信號(hào)相關(guān)知識(shí)及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
    2.1 心電信號(hào)相關(guān)知識(shí)
        2.1.1 正常心電信號(hào)波形及意義
        2.1.2 心電信號(hào)噪聲類型
        2.1.3 心電信號(hào)數(shù)據(jù)庫(kù)
    2.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論
        2.2.1 自編碼器
        2.2.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.3 本章小結(jié)
第3章 基于卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)降噪算法
    3.1 引言
    3.2 卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)降噪
        3.2.1 編碼
        3.2.2 解碼
        3.2.3 卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化
    3.3 算法驗(yàn)證和結(jié)果分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 心電信號(hào)去噪評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)
        3.3.3 降噪結(jié)果分析
        3.3.4 本文算法針對(duì)變異性心拍的降噪優(yōu)勢(shì)
        3.3.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)論
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于卷積自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的心電信號(hào)盲降噪
    4.1 引言
    4.2 心電信號(hào)盲降噪算法的整體框架
    4.3 心電信號(hào)噪聲分類
        4.3.1 心電信號(hào)低頻分量噪聲的檢測(cè)和分類
        4.3.2 心電信號(hào)高頻分量噪聲的檢測(cè)和分類
    4.4 基于噪聲類型分類后的心電信號(hào)盲降噪
    4.5 算法驗(yàn)證和結(jié)果分析
        4.5.1 噪聲分類結(jié)果分析
        4.5.2 心電信號(hào)盲降噪結(jié)果分析
        4.5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)論
    4.6 本章小結(jié)
第5章 心電降噪算法的應(yīng)用
    5.1 心電監(jiān)護(hù)平臺(tái)
        5.1.1 心電信號(hào)采集
        5.1.2 心電云系統(tǒng)
    5.2 本文算法在心電監(jiān)護(hù)平臺(tái)的應(yīng)用
    5.3 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)和展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 后期展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文情況



本文編號(hào)：3819103