深度学习与注意力机制在心电信号分类中的应用研究

该资源是一篇关于基于深度学习和注意力机制的心电信号（ECG）分类的毕业论文。作者深入探讨了ECG信号处理、深度学习网络和注意力机制在心电分类中的应用，并提出了两种新的模型：PSTA-Net和FA-Net。 1. 研究背景与意义: 心电信号的自动分类对于心脏病的早期诊断和预防具有重大意义，而深度学习技术能有效地从复杂ECG数据中提取特征，结合注意力机制能进一步提升模型的识别精度。 2. ECG信号分类技术与理论: - ECG信号相关知识: ECG是一种记录心脏电生理活动的方法，包含多个波段，如P波、QRS波和T波，这些波段对应心脏的不同活动阶段。 - 数据集不平衡处理: 针对ECG数据集中某些类别的样本数量远少于其他类别的问题，论文介绍了两种常用方法：SMOTE（合成少数类过采样技术）和ADASYN（自适应合成少数类样本）。 - 深度学习网络: 包括1D卷积神经网络（1D-CNN）用于捕捉局部特征和双向长短时记忆网络（Bi-LSTM）用于捕捉序列信息。 3. ECG信号预处理: - 数据库介绍: 提到了国际标准的心电数据库，以及心拍分类标准。 - 噪声干扰分析: ECG信号常受到各种噪声的影响，如基线漂移、肌电干扰等。 - 预处理步骤: 包括去噪（如使用滤波器）、QRS波检测、心拍分割以及针对数据不平衡的处理策略。 4. PSTA-Net模型: 这是一种结合了门控机制和注意力机制的网络结构，包括GCABlock（门控通道注意力块）和GTSABlock（门控时间步注意力块），用于增强模型对重要特征的识别能力。 5. FA-Net模型: 该模型采用位置编码、多头注意力和密集插值模块，旨在捕获ECG信号的时空特征并提高分类性能。 6. 实验与分析: 论文详细描述了实验平台、损失函数、评估指标以及与其他方法的对比，证明了所提模型的有效性。 7. 总结与展望: 对整个研究进行总结，同时指出未来可能的研究方向，如模型优化、更大规模的数据集应用、临床实践中的应用等。 这篇论文通过深度学习和注意力机制的创新应用，为心电信号的自动分类提供了一种有效且有潜力的方法，有助于推动医疗领域的心电分析技术进步。