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二抽取代码：MATLAB-Cuff-less-BP-using-Deep-Learning——无袖血压测量的深度学习方法

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简介：
本项目采用深度学习技术开发了一种无需佩戴袖带即可进行血压监测的方法，基于MATLAB平台实现。通过分析人体其他生理信号预测血压值，提供便捷、舒适的健康监测方案。 这个存储库托管了使用两种方法根据ECG和PPG信号预测血压的代码。一种是通过机器学习进行特征提取和回归的方法；另一种则是基于深度学习的回归技术。 **入门指南：** 1. 克隆此仓库。 2. 进入克隆后的文件夹。 **数据集说明：** 该数据库由单元格矩阵组成，每个单元格代表一个记录部分。在每个矩阵中，每一行对应于信号通道： - 1: PPG信号（光电容积描记器），采样频率为125Hz。 - 2: ABP信号（有创动脉血压），单位是mmHg，采样频率为125Hz。 - 3: ECG信号（心电图），来自II导联的心电信号，采样频率为125Hz。 **基于特征提取和机器学习的方法：** 使用MATLAB、Python以及Scikit-Learn进行相关操作。以下是用于提取特征的代码： - `seven_features.m` 提取以下七种特征（WN, PIR, PTT, HR, IH, IL, Meu）。 - `ppg_features.m` 专门用于从PPG信号中提取特征。 - `PTT_final.m` 则是用于计算和提取PTT的代码。

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  • 二抽取代码：MATLAB-Cuff-less-BP-using-Deep-Learning——无袖血压测量的深度学习方法
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    本项目采用深度学习技术开发了一种无需佩戴袖带即可进行血压监测的方法，基于MATLAB平台实现。通过分析人体其他生理信号预测血压值，提供便捷、舒适的健康监测方案。 这个存储库托管了使用两种方法根据ECG和PPG信号预测血压的代码。一种是通过机器学习进行特征提取和回归的方法；另一种则是基于深度学习的回归技术。 **入门指南：** 1. 克隆此仓库。 2. 进入克隆后的文件夹。 **数据集说明：** 该数据库由单元格矩阵组成，每个单元格代表一个记录部分。在每个矩阵中，每一行对应于信号通道： - 1: PPG信号（光电容积描记器），采样频率为125Hz。 - 2: ABP信号（有创动脉血压），单位是mmHg，采样频率为125Hz。 - 3: ECG信号（心电图），来自II导联的心电信号，采样频率为125Hz。 **基于特征提取和机器学习的方法：** 使用MATLAB、Python以及Scikit-Learn进行相关操作。以下是用于提取特征的代码： - `seven_features.m` 提取以下七种特征（WN, PIR, PTT, HR, IH, IL, Meu）。 - `ppg_features.m` 专门用于从PPG信号中提取特征。 - `PTT_final.m` 则是用于计算和提取PTT的代码。
  • DBNMatlab代码-Deep-Learning: 深度学习
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    这段GitHub仓库包含了用于深度学习研究的DBN（深层信念网络）的Matlab实现代码，适用于对深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 深度学习是机器学习的一个重要领域，它通过使用多个隐藏层来对数据的高级表示进行建模。受限玻尔兹曼机（RBM）被开发出来用于建模输入数据分布，并作为特征提取器应用于各种分类算法中。深度信念网络（DBN）是由若干RBMs堆叠而成的一种结构，在贪婪预训练之后，这些RBMs可以初始化一个多层神经网络，然后通过反向传播进行微调。 在这一过程中，我们可以通过添加一个名为“分级RBM（ClassRBM）”的输出层到隐藏层之上来修改受限玻尔兹曼机。这个新架构能够同时对输入分布及其类别标签建模，并作为一种监督学习结构独立地执行分类任务。 在这项研究中，我们将ClassRBM作为顶层应用于深度信念网络，在无监督模式下进行贪婪预训练后对其进行微调，从而获得了比传统DBN更高的准确率。我们认为这种性能的提升源于预先对RBM堆栈和输出层之间权重的训练，这些权重在之前的随机初始化阶段用于后续的微调过程。
  • 深度度量学习方法在Chainer中的实现：Deep Metric Learning
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    本文章介绍了深度度量学习方法及其在Chainer框架下的具体实现方式，探讨了如何利用深度神经网络优化相似性度量。 在深度度量学习领域内有几种方法的实现包括：Proxy-NCA、N对损失（N-pair loss）、提升结构（lifted structuring）以及群集丢失（cluster loss）。此外，还有角度损失这一概念及其依赖关系。安装相关库时使用以下命令： ``` pip install cupy==4.2.0 pip install chainer==4.2.0 pip install fuel==0.2.0 pip install tqdm ```
  • 深度学习的应用与方法（Deep Learning Applications and Methods）
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    本课程深入探讨深度学习理论及其应用实践，涵盖神经网络架构、训练技术及优化策略，旨在提升学员解决复杂数据问题的能力。 压缩包内包含《深度学习方法及应用》和《Deep Learning Methods and Applications》，即邓力、俞栋合著的课本中文版及英文版PDF文件，仅供个人学习参考使用，严禁用于商业用途。
  • 深度学习模型概览（MATLAB | Deep Learning Designer）第二部分
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    本教程为《深度学习模型概览》系列的第二部分，采用MATLAB与Deep Learning Designer工具，深入讲解深度学习模型的设计、训练及优化。 该部分预训练模型包含EfficientNet_b0（part2）、Inception_ResNet_v2(part2)、Inception_v3(part2)、LeNet(part2)、LeNet_Places365（part2）、mobileNet_v2(part2)、NasNet_large(part2)、NasNet_mobile(part2)和ResNet_18(part2)，所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后模型变量皆为net。使用MATLAB版本越高所支持其中的模型越多，在MATLAB deep learning toolbox中的深度网络编辑器里可以从工作区导入这些模型，并根据自己的需求进一步进行改进。 关于具体细节可以参考相关文档或博客文章以获得更多信息。
  • 基于MATLAB的信道预测代码-无袖血压预测：利用回归分析ECG与PPG信号预测血压
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    本项目采用MATLAB开发，通过分析心电图（ECG）和光电容积脉搏波（PPG）信号数据，运用回归模型进行无袖血压的预测。代码实现信道预测功能，旨在提高血压监测便捷性和准确性。 信道预测的Matlab代码用于袖带血压预测，该存储库包含使用两种方法根据ECG和PPG信号来预测血压的代码。这些方法包括机器学习技术进行特征提取和回归分析以及基于深度学习的回归模型。 入门指南：克隆此仓库后进入文件夹开始操作。 数据集说明： - 数据集由矩阵单元格数组组成，每个单元格代表一个记录部分。 - 在每一个矩阵中，每一行对应一种信号通道类型。具体为： - 第1列：PPG信号（光电容积描记器）；采样率为125Hz； - 第2列：ABP信号（有创动脉血压），单位是mmHg；采样率也是125Hz。 - 第3列：ECG信号，采样频率为125Hz；来自II导联的心电图。 数据集的处理版本基于UCI存储库中的原始数据，并根据Kauchee等人在2017年的研究设置阈值进行了清理。文件夹中包含血压记录。 - GT（Ground Truth）包含了SBP，DBP，MAP和类别编号（依据特定阈值设定）。可以忽略GT中的class列信息，因为该类目尚未用于论文报告的任何实验结果。 数据文件夹是从UCI存储库提取的所有原始数据。
  • 深度学习模型概览（MATLAB | Deep Learning Designer）第一部分
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    本教程为《深度学习模型概览》系列的第一部分，使用MATLAB中的Deep Learning Designer工具介绍基础概念和操作流程。 预训练模型包含以下部分（注意由于文件巨大被分为了三部分）：AlexNet、Darknet_19、Darknet_53、DenseNet_201、EfficientNet_b0、Inception_ResNet_v2、Inception_v3、LeNet、LeNet_Places365、mobileNet_v2、NasNet_large、NasNet_mobile、ResNet_18、ResNet_50、ResNet_101、shuffleNetVGG_16和Xception。所有模型变量储存在其对应名字的mat文件夹中，加载后的模型变量皆为net。使用较新版本的Matlab可以支持更多的这些模型，在Matlab深度学习工具箱中的深度网络编辑器里可以从工作区导入，并根据需求进一步改进。 关于每个模型的具体内容解释，请参考相关文档或博客文章。
  • 深度学习模型综述（MATLAB | Deep Learning Designer）第三部分
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    本篇文章为《深度学习模型综述》系列的第三部分，重点介绍使用MATLAB中的Deep Learning Designer工具进行模型设计和实现的方法。 预训练模型包括ResNet_50（part3）、ResNet_101（part3）、shuffleNet（part3）以及VGG_16（part3）。所有模型变量存储在其对应的mat文件夹中，加载后模型变量皆为net。使用Matlab的最新版本可以支持更多的这些模型，在Matlab深度学习工具箱中的深度网络编辑器可以从工作区导入，并根据自己的需求进一步改进。关于每个模型的具体内容解释，请参考相关文档或资源。