心电图获取分类：使用深度学习的单导联心电图信号获取和心律不齐分类

使用深度卷积网络的单导ECG信号采集和分类 使用深度学习的单导联心电信号采集和心律不齐分类 团队成员： ， ， 该项目包含两个部分， 心电信号捕获 心律失常分类所获得的心电图信号。 档案 ：此文件夹包含用于训练和测试深度学习算法的所有文件，并且此代码将用于对所采集的信号进行分类。 此文件夹中的代码是由Awni等人的出色团队StanfordML Group开发的。 我刚刚对其进行了修改，以与python3配合使用，并做了其他一些改动，以方便使用。 ：用于四阶陷波滤波器的Aurdino代码，在计算机中显示ECG信号，计算瞬时BPM等。 （尚未测试）：通过从串行监测器读取内容自动将获取的ECG信号创建文件，并将其转换为所需格式并进行分类的代码。 ：Json文件，指定获取信号的已保存.mat文件的路径。 请根据您当前的工作目录更改此Json文件中的.mat文件的路径以进行测试 依存关系 关于ECG信号捕获：滤波器，放大器，其电路及其值 心电图（ECG）是使用放置在皮肤上的电极记录的心脏电活动的曲线图（电压与时间的关系图）。 这些电极检测到微小的电变化，这些电变化是在每个