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申请/专利权人：安徽大学
摘要：本发明涉及ECG信号处理技术领域，解决了传统ECG身份识别方法识别效果不理性以及难以应用在移动设备上的技术问题，尤其涉及一种基于自生成异构神经元轻量型网络的ECG身份识别方法，包括：获取单通道的原始ECG信号，并采用带通滤波器对原始ECG信号进行去噪；对去噪后的ECG信号进行R峰点定位，并根据R峰点位置切分ECG信号为ECG心拍片段；将若干个体包含多个ECG心拍片段的数据集按比例划分为训练集和测试集。本发明通过网络自适应的生成不同的神经元，从而提升了神经元的表征能力，使得使用较少的网络层就能得到高的识别性能，提升了识别方法鲁棒性和高性能，在便携式设备应用方面具有广泛前景。
主权项：1.一种基于自生成异构神经元轻量型网络的ECG身份识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、获取单通道的原始ECG信号，并采用带通滤波器对原始ECG信号进行去噪；S2、对去噪后的ECG信号进行R峰点定位，并根据R峰点位置切分ECG信号为ECG心拍片段；S3、将若干个体包含多个ECG心拍片段的数据集按比例划分为训练集和测试集；S4、根据生物神经元的突触连接特性构造节点算子，以及细胞体的信息整合特性构造整合算子，并基于节点算子与整合算子构造具有非线性性的不同类型的自生成异构神经元；S5、基于自生成异构神经元构建自生成异构神经元轻量型网络，并采用训练集和测试集分别对其进行训练以及测试验证；S6、运用异构神经元自生成学习机制对自生成异构神经元轻量型网络进行更新，实现ECG信号的身份识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽大学 一种基于自生成异构神经元轻量型网络的ECG身份识别方法
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