FPGA加速深度学习心律失常分类研究

该资源是一篇关于FPGA加速深度学习心律失常分类研究的湖北工业大学硕士学位论文。本文主要探讨了如何利用FPGA（Field-Programmable Gate Array）技术来提升深度学习模型在心律失常分类中的效率。 1. 心电图信号处理：文章介绍了心电图（ECG）信号的基础知识，包括其产生机理、特点以及预处理的重要性。预处理涉及滤波，如使用小波变换进行滤波和去噪，以提高信号质量。此外，还提到了MIT-BIH心律失常数据库，这是一个常用的数据集，用于心电图分析和特征提取。 2. 深度学习模型：论文详细阐述了长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的基础，这两种是用于序列数据建模的常见递归神经网络（RNN）。作者进一步提出了一种结合双向GRU（BiGRU）和注意力机制的模型，以增强模型在捕捉时间序列特征时的表现。 3. 注意力机制：注意力机制允许模型在处理序列数据时关注关键部分，提高了模型的解释性和准确性。在BiGRU-Attention模型中，这一机制被用来优化心律失常的分类。 4. FPGA硬件加速：文章讨论了如何利用FPGA进行硬件加速，以提高心律失常分类的速度和能效。FPGA的优势在于可以灵活配置，适合执行并行计算，对于深度学习模型的矩阵运算具有天然优势。文中详细描述了模型的硬件实现框架，包括矩阵-向量乘法模块、PE（Processing Element）负载优化、对位向量乘法模块和激活函数模块的设计。 5. 实验与分析：论文提供了详细的实验设置，包括数据平衡以避免样本偏斜，以及实验环境和评估标准。实验结果显示，BiGRU-Attention模型在心律失常分类上表现良好，而基于FPGA的加速算法显著提升了计算效率。 6. 总结与展望：最后，作者总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望，可能包括优化硬件设计、探索更高效的心律失常检测算法，以及将这种方法应用于临床实践。 这篇论文深入研究了心电图信号处理、深度学习模型设计，特别是BiGRU-Attention模型，以及FPGA在加速此类任务中的应用，为医疗领域的实时心律失常监测提供了有力的技术支持。