# ECG_DeepClassfication
基于机器学习的心电分析疲劳检测方法研究
# 一、用wfdb库导入所需数据
# 二、将提取到的心电数据进行小波阈值去噪
# 三、提取人工注释信息划分心拍
# 四、提取心电信号时域特征
# 五、使用LSTM长短期记忆网络对ECG信号进行分类
# 六、可视化训练和测试准确度
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【资源说明】 基于MATLAB实现的机器学习的心电分析疲劳检测方法研究源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目) 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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基于Python机器学习的心电分析疲劳检测方法研究源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip (25个子文件)
ECG_DeepClassfication-main
data_split.m 1022B
plot_confusion.m 217B
Copy_of_main.mlx 27KB
LSTM_train.m 4KB
Birge_Massart.m 1006B
心电采集数据.xlsx 41KB
wave_thresh_single.m 2KB
rdata.m 7KB
wfdb.mlx 5KB
features_extract.m 5KB
Pan_Tompkins.m 17KB
beat_division.m 4KB
net.mat 4KB
main.mlx 145KB
ARMA_coeffs.m 4KB
数据集(时域特征).xlsx 3.71MB
wave_thresh_v1.m 3KB
wave_thresh.m 3KB
wfdb_install.m 368B
COPY.m 1014B
注释.txt 2KB
tm.mat 1.4MB
README.md 369B
heatmap_plot.m 2KB
171265889347208773632.zip 416B
共 25 条
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