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申请/专利权人：上海交通大学
摘要：本发明涉及一种基于U‑Net的多模态生理信号峰值检测方法，包括以下步骤：S1、采用经过人工标注峰值的多模态生理信号构建数据集，搭建并训练一维U‑Net网络模型；S2、将待检测的多模态生理信号数据段输入训练好的一维U‑Net网络模型得到详细信息增强后的多模态生理信号；S3、将待检测的多模态生理信号数据段进行小波分解与重建，提取频谱域特征，对多模态生理信号进一步增强；S4、将步骤S2经过一维U‑Net网络模型增强的多模态生理信号和步骤S3经过小波分解与重构增强的多模态生理信号相加信号X，对信号X进行自适应阈值检测，判断峰值，得到最终多模态生理信号峰值结果。有益效果是将特征提取、信号重建和自适应阈值相结合，准确定位多模态生理信号峰值。
主权项：1.一种基于U-Net的多模态生理信号峰值检测方法，其特征在于包括以下步骤：S1、采用经过人工标注峰值的多模态生理信号构建数据集，并划分为训练集和测试集，搭建并训练一维U-Net网络模型；S2、将待检测的多模态生理信号数据段输入训练好的一维U-Net网络模型得到详细信息增强后的多模态生理信号；S3、将待检测的多模态生理信号数据段进行小波分解与重建，提取频谱域特征，对多模态生理信号进一步增强；S4、将步骤S2经过一维U-Net网络模型增强的多模态生理信号和步骤S3经过小波分解与重构增强的多模态生理信号相加信号X，对信号X进行自适应阈值检测，判断峰值，得到最终多模态生理信号峰值结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海交通大学 一种基于U-Net的多模态生理信号峰值检测方法
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