深度学习与注意力机制在心电信号不平衡分类中的研究与应用

该篇毕业论文深入探讨了基于深度学习和注意力机制的心电信号分类方法，旨在解决心电信号（ECG）在实际应用中的复杂性和不平衡问题。首先，作者在绪论部分回顾了研究背景，强调了心电图数据分析的重要性，并分析了当前国内外的研究现状，特别关注了ECG数据集不平衡处理和分类算法的发展。 ECG信号分类技术与理论章节详细介绍了ECG基础知识，包括心电图信号的特点、常见干扰以及信号处理的必要性。着重讨论了两种常见的不平衡数据处理方法，即SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）和ADASYN（Adaptive Synthetic Sampling），以提升模型对少数类别的敏感性。此外，论文深入探讨了深度学习在心电图分析中的应用，如1D-CNN（一维卷积神经网络）和Bi-LSTM（双向长短时记忆网络）的使用，它们能够捕捉信号的时空特征。 论文的核心部分是提出两个创新模型：PSTA-Net和FA-Net。PSTA-Net模型结合了门控机制和两种不同类型的注意力机制（通道注意力和时间步注意力），旨在增强模型对信号关键特征的关注。FA-Net则引入了位置编码模块、多头注意力模块以及密集插值模块，进一步优化了模型的特征提取和分类性能。每个模型都经过严格的实验设计，包括实验平台的选择、损失函数的定义以及评估指标的设定，通过对比分析展示了模型在处理不平衡心电信号分类任务上的优势。 论文的最后部分总结了整个研究工作，阐述了研究的贡献和局限性，同时展望了未来可能的研究方向。在整个研究过程中，作者不仅深入挖掘了深度学习在心电图分析中的潜力，还展示了如何利用注意力机制来提升模型的针对性和性能，这对于医疗健康领域，特别是心脏病诊断具有重要的实际价值。