基于自编码器的心电异常检测方法_毕业论文.pdf

基于自编码器的心电异常检测方法 本文提出了一种基于自编码器的心电异常检测方法，旨在解决心电信号异常检测和分类问题。该方法引入跳连接的卷积自编码器算法和基于注意力机制的多尺度卷积分类网络，实现心电信号的异常检测和分类。 知识点1：自编码器 自编码器是一种深度学习算法，能够学习输入数据的表示形式，并将其重构回原始数据。自编码器由编码器和解码器组成，编码器将输入数据映射到低维空间，解码器将低维空间映射回原始数据。自编码器广泛应用于图像、语音和文本处理等领域。 知识点2：卷积自编码器 卷积自编码器是自编码器的一种变体，使用卷积神经网络（CNN）作为编码器和解码器。卷积自编码器能够学习到图像中的空间特征，从而实现图像的重构和去噪。 知识点3：跳连接 跳连接是一种技术，用于在深度神经网络中连接前面的层和后面的层，从而实现特征的重用和加强。跳连接能够提高神经网络的表达能力和泛化能力。 知识点4：注意力机制 注意力机制是一种技术，用于选择性地关注输入数据的某些部分，以提高神经网络的表达能力和泛化能力。注意力机制广泛应用于自然语言处理、计算机视觉和语音识别等领域。 知识点5：多尺度卷积分类网络 多尺度卷积分类网络是一种神经网络架构，使用多个卷积层和池化层来提取图像中的特征，并使用分类层来实现图像分类。多尺度卷积分类网络能够学习到图像中的多尺度特征，从而实现图像分类。 知识点6：心电信号处理 心电信号处理是指对心电信号进行处理和分析，以提取有用的信息。心电信号处理包括去噪、滤波、特征提取和分类等步骤。心电信号处理广泛应用于医疗健康和生命科学等领域。 知识点7：MIT-BIH 心律失常数据库 MIT-BIH 心律失常数据库是一种公共数据库，包含了大量的心电信号数据。该数据库广泛应用于心电信号处理和分析的研究中。 知识点8：小波去噪 小波去噪是一种信号处理技术，使用小波变换来去除信号中的噪声。小波去噪能够有效地去除心电信号中的噪声，从而提高信号质量。 知识点9：心电心拍分类 心电心拍分类是指对心电信号进行分类，以确定心电心拍的类型。心电心拍分类广泛应用于医疗健康和生命科学等领域。 本文提出了一种基于自编码器的心电异常检测方法，旨在解决心电信号异常检测和分类问题。该方法引入跳连接的卷积自编码器算法和基于注意力机制的多尺度卷积分类网络，实现心电信号的异常检测和分类。