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摘要：一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，涉及心电信号处理技术领域，使用了一个新的心电信号波形检测网络S2TE_Net，该网络使用了时空特征提取模块和激励挤压模块相结合，以实现对QRS波形的准确检测。在时空特征提取模块中，使用了卷积神经网络CNN和双向长短期记忆网络Bi‑LSTM的结合体。CNN可以捕捉时间序列数据中的空间特征，Bi‑LSTM可以捕获ECG信号中存在的时间特征并平滑高频噪声，从而在可穿戴式设备中获得更准确的QRS波形检测结果。

主权项：1.一种针对可穿戴式设备的心电图QRS波形检测方法，其特征在于，包括如下步骤：a采集心电信号数据，将采集的心电信号数据进行归一化处理；b将归一化后的心电信号数据切割成Z段时长为Xs的信号片段，得到心电信号片段集U，U＝{U1,U2,...,Ut,...,UZ}，Ut为第t条信号片段，t∈{1,2,...,Z}；c建立QRS波形检测网络S2TE_NET，QRS波形检测网络S2TE_NET由第一卷积块、特征提取模块、第二卷积块、挤压激励模块、第三卷积块、Dropout层、全连接层构成；d将第t条信号片段Ut输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的第一卷积块中，输出得到特征f1；e将特征f1输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的特征提取模块中，输出得到特征f4；f将特征f4输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的第二卷积块中，输出得到特征f5；g将特征f5输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的挤压激励模块中，输出得到特征f6；h将特征f6输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的第三卷积块中，输出得到特征f7；i将特征f7输入到QRS波形检测网络S2TE_NET的Dropout层、全连接层中，输出得到QRS波形检测概率Pn；步骤d包括如下步骤：d-1QRS波形检测网络S2TE_NET的第一卷积块由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成；d-2将第t条信号片段Ut输入到第一卷积块的卷积层中，输出得到特征f1-1；d-3将特征f1-1输入到第一卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征f1-2；d-4将特征f1-2输入到第一卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征f1；步骤e包括如下步骤：e-1QRS波形检测网络S2TE_NET的特征提取模块由并行的时空特征提取模块1和时空特征提取模块2构成；e-2时空特征提取模块1由第一卷积层、第二卷积层、Bi-LSTM网络构成，将特征f1输入到时空特征提取模块1的第一卷积层中，输出得到特征f2-1，将特征f2-1输入到时空特征提取模块1的第二卷积层中，输出得到特征f2-2，将特征f2-2输入到时空特征提取模块1的Bi-LSTM网络中，输出得到特征fbilstm1，将特征f2-1、特征f2-2、特征fbilstm1进行拼接操作，得到特征f2-3，将特征f2-3与特征f1进行相加操作，得到特征f2；e-3时空特征提取模块2由第一卷积层、Bi-LSTM网络构成、第二卷积层构成，将特征f1输入到时空特征提取模块2的第一卷积层中，输出得到特征f3-1，将特征f1输入到时空特征提取模块2的Bi-LSTM网络中，输出得到特征fbilstm2，将特征f3-1与特征fbilstm2进行拼接操作，得到特征f3-2，将特征f3-2输入到时空特征提取模块2的第二卷积层中，输出得到特征f3-3，将特征f3-3与特征f1进行相加操作，得到特征f3；e-4将特征f2与特征f3进行相加操作，得到特征f4；步骤f包括如下步骤：f-1QRS波形检测网络S2TE_NET的第二卷积块由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成；f-2将特征f4输入到第二卷积块的卷积层中，输出得到特征f4-1；f-3将特征f4-1输入到第二卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征f4-2；f-4将特征f4-2输入到第二卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征f5；步骤g包括如下步骤：g-1QRS波形检测网络S2TE_NET的挤压激励模块由卷积滤波器、sigmoid激活函数构成；g-2将特征f5输入到挤压激励模块的卷积滤波器中，输出得到特征Zsq；g-3将特征Zsq输入到挤压激励模块的sigmoid激活函数中，输出得到特征Fex；g-4将特征f5与特征Fex进行相乘操作，得到特征f6；步骤h包括如下步骤：h-1QRS波形检测网络S2TE_NET的第三卷积块由卷积层、BatchNorm1d层、Swish激活函数层构成；h-2将特征f6输入到第三卷积块的卷积层中，输出得到特征f6-1；h-3将特征f6-1输入到第三卷积块的BatchNorm1d层中，输出得到特征f6-2；h-4将特征f6-2输入到第三卷积块的Swish激活函数层中，输出得到特征f7。

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