"这篇毕业论文主要探讨了基于多尺度特征融合变换神经网络的心电信号重构算法,旨在解决从球囊心动图(BCG)信号到心电图(ECG)信号转换的问题,以提高心脏监测的准确性和疾病诊断的效率。" 在老龄化社会背景下,心脏病成为老年人死亡的主要原因,而心率监测是预防心血管疾病的有效手段。论文关注的是一种基于压电薄膜传感器的无创性球囊心动图(BCG)信号采集设备,它可以连续、无干扰地记录人体生理信息。BCG信号与ECG信号高度相关,能够反映心脏活动,因此常用于家庭环境下的心率监测。 然而,与ECG相比,BCG波形的辨识度较低,不易区分心跳,且非接触式的测量方法可能导致波形特征的失真,增加了心率检测和疾病识别的难度。此外,BCG信号尚未形成医学诊断的标准。为了解决这些问题,论文提出了一个创新的算法——多尺度特征融合变换神经网络。 该神经网络算法的核心在于能够从多尺度上提取BCG信号中的特征,并通过有效的融合策略,将这些特征有效地转换为ECG信号。这种特征融合技术有助于捕捉BCG信号中的关键信息,减少噪声影响,从而提高重构ECG信号的质量和准确性。 论文可能详细论述了以下几个方面: 1. **多尺度特征提取**:利用不同尺度的滤波器或网络层次来捕获BCG信号的不同时间频率成分,确保了从多个角度理解信号。 2. **特征融合策略**:结合深度学习中的注意力机制、卷积神经网络或递归神经网络等技术,将不同尺度的特征进行有效整合。 3. **神经网络模型构建**:可能详细介绍了网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层的设计,以及优化器、损失函数的选择。 4. **数据预处理与标注**:阐述了如何处理BCG信号,去除噪声,并对数据进行适当的标注,以便训练网络模型。 5. **实验设计与结果分析**:通过对比实验,验证了提出的算法在BCG到ECG信号重构上的性能,可能包括重构精度、信噪比等指标的提升。 6. **应用前景与局限性**:讨论了该算法在实际应用中的潜力,以及当前存在的问题和未来改进的方向。 这篇毕业论文深入研究了一种基于多尺度特征融合变换神经网络的心电信号重构算法,为BCG信号在无创心率监测和心脏疾病诊断中的应用提供了新的解决方案。
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