心电信号智能识别：心律失常检测与BiLSTM-STTM模型

"这篇毕业论文主要探讨了心律失常的心电信号智能识别方法，旨在提高心电图异常心搏的检测准确性和智能化水平。研究包括以下关键点： （1）心电图（ECG）波形检测：论文首先关注的是心电信号的精确检测，这是识别心律失常的基础。通过高级的信号处理技术，研究人员能够从ECG信号中提取关键特征，用于后续的异常检测。 （2）目标特征选择与量化分析：在大量的心电特征中，论文采用了局部事后拟合方法来筛选和评估多视角异构特征空间的贡献度。这种方法有助于降低特征维度，同时确保异常心搏类型的准确表征。 （3）心搏分类神经网络模型：为解决ECG异常心搏形态变化大导致的识别难题，论文提出了一个基于双向长短时记忆网络（BiLSTM）的时空转换机制模型（BiLSTM-STTM）。该模型结合了知识引导和数据驱动，利用高层语义信息来增强心搏的分类能力，尤其在区分难辨的心搏类型上表现突出。实验结果显示，模型在室上性（S类）、室性（V类）和融合性（F类）心搏的灵敏度上有显著提升，整体准确率达到99.54%。 （4）心电智能监测系统设计：论文还构建了一个集成心电监测仪和预警系统的智能监测平台。系统利用微服务架构、远程过程调用和高性能消息中间件等技术实现实时数据传输和心电信号分析，进一步提升了心律失常监测的效率和准确性。 关键词涉及心律失常、波形检测、特征选择、知识引导、心搏分类和智能识别，表明该研究是医学与工程学交叉领域的创新工作，其成果有助于提高医生诊断效率，推动心电学研究的进步。" 这篇论文的研究内容不仅涉及理论方法的创新，还包括实际应用系统的开发，充分体现了科研与临床实践的紧密结合，对于未来的心电图自动分析和心律失常早期预警具有重要价值。