基于改进方法的心电信号去噪与深度学习分类研究

随着心血管疾病在全球健康问题中的日益突出，心电信号的研究和应用成为了关键领域。本文主要探讨了如何利用改进的卷积神经网络技术来提升心电信号的分类性能，从而支持疾病的早期识别和精准管理。 首先，作者提出了一个创新的心电信号去噪方法，结合了自适应完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和改进的小波阈值处理。CEEMDAN是一种先进的信号分解技术，它能有效地分离信号中的高频和低频成分，去除噪声。在去噪过程中，高频IMF分量采用小波阈值处理，以减少噪声影响；而低频IMF则通过设定阈值来识别并剔除基线漂移。这一过程确保了心电信号的清晰度，为后续的分析奠定了基础。 接着，作者设计了一种改进的残差网络模型，通过将传统网络中的卷积层和池化层替换为Inception模块，增强了网络对不同尺度特征的提取能力，提高了模型的泛化性能。此外，通过嵌套残差网络结构，解决了梯度消失或爆炸的问题，进一步提升了心电信号分类的精度，实现在MIT-BIH数据集上的95.1%总体准确率。 另一种改进方法是基于VGG网络的心电信号分类模型。作者针对VGG网络的局限性，即在处理时间序列数据时可能忽视时序特征，进行了针对性优化。首先，他们重新设计了全连接层结构以适应四分类任务；其次，引入深度可分离卷积，减少了模型参数，提高了训练效率。同时，为了捕捉心电信号中隐藏的时序信息，结合了长短期记忆网络（LSTM），这使得改进后的网络在保持参数量减少的同时，达到了93.6%的分类准确率。 本文的研究工作不仅改进了心电信号的预处理技术，还通过深度学习的卷积神经网络模型实现了高效的心电信号分类。这些创新方法有助于提高心血管疾病的检测和管理，为医疗健康领域带来了实质性的进步。