基于深度堆栈网络的心电信号识别

• 作者: 张锐 王茹 黄俊 曾鑫
• 来源期刊: 哈尔滨理工大学学报
• 关键词: 栈式稀疏自编码器 特征提取 心电信号识别 稀疏参数
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 测控技术与通信工程|Measurement-control Technology and Communication Engineering
• 页码范围: 108-114
• 页数: 7页
• 分类号: TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.15938/j.jhust.2021.03.016

摘要

传统的心电信号识别算法依靠心电专家参与特征识别,费时费力,诊断成本高,心电信号形态复杂多样导致识别准确率低、适应性差.为解决上述问题,将栈式稀疏自编码器(SSAE,Stacked Sparse Autoencoder),与Softmax分类器相结合形成深度堆栈网络(DSN,Deep Stacked Net-work)完成对心电信号的自动识别.通过3个稀疏自编码器堆叠的方式完成心电信号特征提取,逐层刻画心电信号的高维特征,由Softmax分类器完成心电信号识别.详细评估了深度堆栈网络的模型特性,确定了该网络模型的超参数,训练集样本和测试集样本源于MIT-BIH数据库.实验结果表明采用本文所提方法对心电信号进行识别,总识别率达到99.69％,验证了所提方法的有效性.