基于深度学习与迁移学习的心电信号分类方法研究

该篇论文《基于机器学习的心电信号分类研究_毕业论文.pdf》主要探讨了利用机器学习技术对心电信号进行分类的方法。论文围绕心电基础知识、心电信号去噪、深度学习在心肌梗死自动分类中的应用以及迁移学习在心律失常自动分类中的策略展开深入研究。 首先，第一章介绍了研究的背景与意义，强调了心电信号在医疗领域的重要性，尤其是在心脏病诊断中的角色。同时，作者对比了当前国内外关于心电信号处理的研究现状，特别提到了噪声去除、特征提取和分类技术的发展趋势，其中着重提到基于迁移学习的心电信号分类方法，表明了研究的前沿方向。 第二章详细解析了心电基础知识，包括心电信号的产生机制、组成和特征，列举了PTB和MIT-BIH两个常用的心电数据库，为后续研究提供了数据支持。此外，章节中深入讲解了心电信号去噪技术，特别是小波阈值去噪方法，这是有效提高信号质量的关键步骤。 第三章和第四章是论文的核心部分，分别关注深度学习在心肌梗死自动分类中的应用和迁移学习在心律失常分类中的应用。深度学习部分介绍了卷积神经网络(CNN)的原理和模型结构，涉及数据预处理、模型构建、优化以及参数调整等内容，并通过实验对比展示了其优越性。迁移学习部分则详细阐述了域自适应的概念，提出了一种基于CNN的深度域自适应网络，并讨论了相应的损失函数和训练流程。 论文的最后两章总结了整个研究，回顾了关键发现，对未来可能的研究方向进行了展望。此外，还包含了参考文献、研究成果和致谢部分，体现了作者严谨的学术态度和对所研究领域的扎实理解。 这篇论文提供了一个系统的研究框架，展示了如何利用机器学习技术，尤其是深度学习和迁移学习，有效地处理和分类心电信号，对于心电信号处理领域的科研人员和技术开发者具有很高的参考价值。