心电信号分类的混合时间序列图形化方法研究_毕业论文.pdf

简介：
本论文探讨了一种基于混合时间序列的心电信号图形化分类方法，旨在提高心电图信号分析与诊断效率。通过可视化技术的应用，增强了对复杂心电信号的理解和处理能力。 本段落研究了一种基于混合时间序列图形化的心电信号分类方法（EC-MTSI），旨在克服传统心电图信号分类方法的不足之处。传统的技术包括动态时间扭曲(DTW)、特征提取技术和深度学习等，但这些方法存在一些问题，例如手动构建启发式模型和浅层特征的学习架构，难以找到最合适的特征。因此，开发新的时间序列特性和分类技术对临床医学具有重要意义。 本段落提出的方法通过将Gramian角度场（GAF）和递推图(RP)转换为二维图形表示，保留了原始心电信号的时间相关性及其依赖关系，并实现了混合时间序列的平面展开。随后使用不同的神经网络提取特征并进行融合与分类，以确保信息细节得以保存。 本段落的主要贡献包括：1. 提出了一种基于混合时间序列图形化的心电图信号分类方法；2. 实现了心电信号的二维表示，保持原始信号的相关性和时间依赖性；3. 使用不同的神经网络提取特征并进行融合和分类，从而提高分类准确性。研究成果对心血管疾病的早期检测和诊断具有重要的理论与实际价值，并为临床医生及研究人员提供了有价值的参考。 本段落涉及的关键概念包括：心电图信号分类、混合时间序列图形化表示、Gramian角度场（GAF）、递推图(RP)技术、神经网络算法、特征融合方法以及心血管疾病。此外，还包括动态时间扭曲(DTW)，基于特征的技术和深度学习等技术背景知识。