LSTM ECG 疲劳 二分类 python

### 使用Python和LSTM模型对ECG数据执行疲劳检测的二分类任务

#### 准备工作
为了构建一个能够处理ECG信号并进行疲劳状态二分类的任务，需要准备如下几个方面的工作：

- **环境搭建**：确保安装了必要的库文件，比如TensorFlow或PyTorch用于创建LSTM模型；Pandas和Numpy用来处理数据集；Matplotlib可以辅助可视化分析。

pip install tensorflow pandas numpy matplotlib scikit-learn

- **获取与预处理数据**
数据应当被清理成适合输入给定算法的形式。对于时间序列性质强烈的ECG记录来说，这通常意味着去除噪声、标准化数值范围以及分割成固定长度的时间窗口以便于训练过程中的批次管理[^1]。

#### 构建LSTM模型
下面是一个简单的例子来展示怎样利用Keras API定义一个基础版本的LSTM架构来进行上述提到的心电图疲劳程度判断：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Dropout
from keras.utils import to_categorical

# 假设X为特征矩阵,y为目标标签(0/1),已经过适当预处理
# X.shape=(样本数, 时间步长, 特征维度); y.shape=(样本数,)
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

model = Sequential()
model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(LSTM(units=50))
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

# 绘制训练 & 验证的准确率值
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

# 绘制训练 & 验证的损失值
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model loss')
plt.ylabel('Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

这段代码展示了如何建立一个多层LSTM网络，并通过Adam优化器最小化交叉熵误差函数完成参数调整。同时提供了绘制学习曲线的方法帮助评估模型性能变化趋势。