FPGA加速深度学习在心律失常分类中的应用研究

该资源是一篇湖北工业大学的硕士学位论文，主要研究了FPGA在加速深度学习心律失常分类中的应用。论文详细介绍了心电信号的基础知识，包括信号的产生机理、预处理方法（如小波变换滤波），以及MIT-BIH心律失常数据库的简介。此外，论文提出了基于双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）的深度学习模型，并详细阐述了模型设计和选择的损失函数。接着，论文探讨了FPGA实现硬件加速技术，包括模型的整体实现框架和关键硬件模块的设计，如矩阵-向量乘法模块、对位向量乘法模块和激活函数模块。实验部分详细分析了数据处理、实验环境、评估标准以及基于FPGA的加速算法性能。最后，论文进行了总结并提出了未来的研究展望。 这篇论文的核心知识点包括： 1. 心电图（ECG）信号分析：心电信号的产生机理、特点，以及预处理步骤，如小波变换滤波，用于去除噪声。 2. 心律失常分类研究：概述了当前国内外在心电信号预处理、特征提取和分类识别方法上的研究现状。 3. 深度学习模型：介绍了LSTM、GRU模型，重点是BiGRU-Attention模型，利用双向循环神经网络和注意力机制提高分类准确性。 4. FPGA硬件加速：讨论了FPGA如何用于实现深度学习模型的硬件加速，包括设计的整体框架和关键模块优化。 5. 实验设计与评估：详述了实验数据、数据平衡处理、实验环境设置、评估标准，以及BiGRU-Attention模型的分类结果和基于FPGA的加速算法性能。 6. 结果分析与展望：对研究工作进行了总结，并提出了未来可能的研究方向，如进一步优化硬件设计或探索新的深度学习架构。 该论文为心电图分析领域的研究提供了理论基础和技术参考，对于提升心律失常检测的效率和准确性具有重要意义。