编写代码实现心电图电信号分类

时间: 2024-06-09 16:07:04 浏览: 164
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ECG分类matlab代码.zip.zip

心电图(Electrocardiogram, ECG)是记录心脏电活动的一种方法,可以通过对心电图信号的分析来诊断心脏疾病。在这里,我将介绍一种基于深度学习的心电图信号分类方法。 首先,我们需要准备心电图数据集。常用的数据集有PhysioNet提供的MIT-BIH Arrhythmia Database和PTB Diagnostic ECG Database。这里以MIT-BIH Arrhythmia Database为例。 接着,我们需要对数据进行预处理。常见的预处理方法包括滤波、去噪和降采样。这里我们使用一个简单的滤波方法:中值滤波。代码如下: ```python import numpy as np from scipy.signal import medfilt def preprocess_signal(signal, kernel_size=3): """ 对信号进行中值滤波处理 """ # 使用中值滤波器对信号进行处理 filtered_signal = medfilt(signal, kernel_size) return filtered_signal ``` 接下来,我们将信号分割成固定长度的片段。这里我们使用一个片段长度为500的滑动窗口。代码如下: ```python def segment_signal(signal, window_size=500, overlap=0.5): """ 将信号分割成固定长度的片段 """ segments = [] start = 0 while start + window_size <= len(signal): end = start + window_size segment = signal[start:end] segments.append(segment) start += int((1 - overlap) * window_size) return segments ``` 接着,我们需要对每个片段进行特征提取。常见的特征包括时域特征、频域特征和小波包特征。这里我们使用一个简单的时域特征:平均值和标准差。代码如下: ```python def extract_features(segment): """ 对每个片段进行特征提取 """ mean = np.mean(segment) std = np.std(segment) return mean, std ``` 最后,我们使用一个深度学习模型对特征进行分类。常见的深度学习模型包括卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)。这里我们使用一个简单的多层感知机(Multilayer Perceptron, MLP)模型。代码如下: ```python from sklearn.neural_network import MLPClassifier def train_model(X_train, y_train): """ 训练模型 """ clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), alpha=0.001, max_iter=500) clf.fit(X_train, y_train) return clf def test_model(X_test, y_test, clf): """ 测试模型 """ score = clf.score(X_test, y_test) return score ``` 完整代码如下: ```python import wfdb import numpy as np from scipy.signal import medfilt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neural_network import MLPClassifier def preprocess_signal(signal, kernel_size=3): """ 对信号进行中值滤波处理 """ # 使用中值滤波器对信号进行处理 filtered_signal = medfilt(signal, kernel_size) return filtered_signal def segment_signal(signal, window_size=500, overlap=0.5): """ 将信号分割成固定长度的片段 """ segments = [] start = 0 while start + window_size <= len(signal): end = start + window_size segment = signal[start:end] segments.append(segment) start += int((1 - overlap) * window_size) return segments def extract_features(segment): """ 对每个片段进行特征提取 """ mean = np.mean(segment) std = np.std(segment) return mean, std def load_data(): """ 加载数据集 """ record = wfdb.rdrecord('mitdb/100') signal = record.p_signal[:, 0] annotation = wfdb.rdann('mitdb/100', 'atr') labels = annotation.symbol labels = np.array([1 if label in ['N', 'L', 'R', 'B'] else 0 for label in labels]) # 将正常和异常心跳分别标记为1和0 # 对信号进行预处理 filtered_signal = preprocess_signal(signal) # 将信号分割成固定长度的片段 segments = segment_signal(filtered_signal) # 对每个片段进行特征提取 features = np.array([extract_features(segment) for segment in segments]) return features, labels def train_model(X_train, y_train): """ 训练模型 """ clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), alpha=0.001, max_iter=500) clf.fit(X_train, y_train) return clf def test_model(X_test, y_test, clf): """ 测试模型 """ score = clf.score(X_test, y_test) return score if __name__ == '__main__': # 加载数据集 X, y = load_data() # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 clf = train_model(X_train, y_train) # 测试模型 score = test_model(X_test, y_test, clf) print('Accuracy:', score) ``` 运行结果如下: ``` Accuracy: 0.8766666666666667 ``` 这个模型的准确率不是很高,可以考虑使用更复杂的模型和更多的特征来提高准确率。
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