基于FPGA的BiGRU-Attention深度学习心律失常分类加速研究

本文档《Removed_FPGA加速深度学习心律失常分类研究_毕业论文.pdf》是一篇关于湖北工业大学的硕士学位论文，主要探讨了如何利用FPGA技术加速深度学习在心律失常分类中的应用。论文首先阐述了研究的背景和意义，指出随着心血管疾病（CVD）的日益严重，心律失常的早期诊断和准确识别变得尤为重要。 章节一介绍了当前心电信号处理的研究现状，包括心电信号的预处理、特征提取以及分类识别方法。小波变换被提及作为一种有效的信号滤波和去噪技术，用于提高心电信号的质量。同时，MIT-BIH心律失常数据库作为常用的数据集，为后续研究提供了基础。 第二章深入探讨了心电信号基础知识，如心电信号的产生机制、滤波方法，以及特征提取过程，包括标准化步骤。这部分强调了对信号质量的控制对于后续深度学习模型性能的影响。 第三章重点是深度学习模型的设计，尤其是基于BiGRU-Attention的心律失常分类模型。BiGRU（双向循环神经网络）和Attention机制在此处结合，提升模型的注意力机制，以更好地捕捉信号中的关键特征。 第四章转向硬件实现，FPGA被选为加速平台，详细讨论了如何利用FPGA技术对模型进行硬件加速，包括矩阵-向量乘法、负载优化、对位向量乘法和激活函数模块的设计，以实现高效且低功耗的分类任务执行。 第五章报告了实验结果分析，包括实验数据来源、数据平衡策略，以及在不同环境下的性能评估。FPGA加速算法的性能对比和优化效果得到了展示，证明了FPGA在实际应用中的优势。 最后，第六章总结了整个研究的主要发现和成果，并对未来的研究方向提出了展望。论文引用了相关的研究文献，致谢了所有支持者，并在附录部分提供了额外的技术细节和补充材料。 这篇论文综合运用了深度学习、信号处理和硬件加速技术，旨在通过FPGA加速改善心律失常分类的准确性和效率，对于心脏病医疗领域的实践具有重要意义。