混合时间序列分析在心电信号分类中的应用

"这篇汕头大学的硕士学位论文主要探讨了一种基于混合时间序列图形化的用于心电信号分类的方法。随着心血管疾病成为全球头号死因，及时有效的诊断变得至关重要。心电图（ECG）监测、处理、识别和分类技术在心血管疾病的辅助诊断和治疗计划制定中扮演了重要角色。通过监测和处理患者的心电信号并进行分类，可以早期发现各种心血管疾病的异常心跳。传统的时序分类方法如动态时间规整（DTW）、基于特征的技术和深度学习等，存在主要缺点，即依赖于启发式人工构造浅层特征学习架构，寻找最合适的特征并不容易。" 本文针对这一问题，提出了混合时间序列图形化的心电信号分类方法。这种方法可能结合了多种时间序列分析技术，旨在提高分类的准确性和效率。图形化表示可能涉及将心电信号转化为可视化图像，以便更好地捕捉其内在模式和特征。这种方法的优点可能是它能够自动化地提取复杂和深层次的特征，减少了人为干预的需求，同时可能提高了对不同类型心电信号的区分能力。 论文可能详细介绍了心电信号的预处理步骤，包括去除噪声、滤波、基线漂移校正等，以确保信号的质量。接着，混合时间序列模型的构建和训练过程可能会被详述，其中可能涉及到不同的特征提取方法，如傅立叶变换、小波分析或自回归模型。此外，论文可能还讨论了深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或长短时记忆网络（LSTM），这些模型在处理序列数据方面表现出色，可以捕获信号的时间依赖性。 论文的实验部分可能对比了提出的混合方法与传统方法（如DTW和基于特征的方法）的性能，评估指标可能包括准确率、召回率、F1分数等。通过在公开的心电数据库（如MIT-BIH Arrhythmia Database）上进行测试，作者可能展示了新方法在识别异常心律、心肌梗死等心血管疾病方面的优势。 这篇论文为心电信号的自动分类提供了一个创新的解决方案，有望在临床实践中提升心血管疾病的早期诊断效率，从而降低死亡风险并改善患者的生活质量。