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信號處理--基于CNN-LSTM的心電信號的分類識別

2023-04-03 11:55 作者:大熊的二大爺  | 我要投稿

本文為課程設(shè)計專題的一個小項目,實現(xiàn)了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)對于心電信號的分類。在本文中,心電信號主要劃分為5類:非異位波動,上腹異位搏動,心室異位搏動,融合搏動,未知搏動。使用的心電信號為私有數(shù)據(jù)集。


1 加載特定的庫函數(shù)


2 加載心電信號


3 數(shù)據(jù)可視化

3.1 繪制非正常心電信號

非正常心電信號


3.2 繪制正常心電信號

正常心電信號


3.3 查看數(shù)據(jù)集中各個類別的分布情況

數(shù)據(jù)類別分布


4 數(shù)據(jù)預(yù)處理

5 正常心電信號和非正常信號的可視化對比

心電信號對比

信號對比



6 數(shù)據(jù)增強(qiáng)

由于數(shù)據(jù)類別分布不均,所以需要加入數(shù)據(jù)增強(qiáng)


6.1 重新查看數(shù)據(jù)的類別分布

數(shù)據(jù)分布圖after數(shù)據(jù)增強(qiáng)

6.2 制作訓(xùn)練 X & Y 變量


6.3 數(shù)據(jù)集劃分


7 搭建分類模型

使用隨機(jī)森林,支持向量機(jī),卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分類。主要步驟包括,模型實例初始化,模型訓(xùn)練,在模型訓(xùn)練完以后,將模型用于數(shù)據(jù)測試。


7.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

7.1.1 模型搭建

模型結(jié)構(gòu)圖

7.1.2 模型訓(xùn)練

模型訓(xùn)練過程
模型測試

7.1.3 模型訓(xùn)練loss和準(zhǔn)確率可視化

訓(xùn)練loss和準(zhǔn)確率
分類混沌矩陣
分類混沌矩陣

7.2 隨機(jī)森林


7.3 支持向量機(jī)


8 結(jié)果預(yù)測可視化


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