【摘 要】
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心电信号由于在采集过程中会受到外界环境的干扰导致其形态特征被严重淹没,从而对医生的诊断和远程智能分析造成干扰。基于此,提出了一种基于卷积自编码神经网络的心电信号降
【基金项目】
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国家重点研究开发项目(No.2017YFB1401200);国家自然科学基金（No.61673158，No.61703133）;河北省自然科学基金资助项目（No.F2017201222，No.F2018201070）;河北省百名优秀创新人才支持计划（No.SLRC2017022）;“三三三人才工程”人才培养资助（No.A2016002012）;河北省研究生创新资助项目（No.CXZZSS201
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心电信号由于在采集过程中会受到外界环境的干扰导致其形态特征被严重淹没,从而对医生的诊断和远程智能分析造成干扰。基于此,提出了一种基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪算法。该方法利用自编码器的编码、解码特性,通过卷积的方法构建深层神经网络来学习从含噪心电信号到干净心电信号的端对端映射。卷积层捕获心电信号的细节特征,同时消除噪声;解码部分能够对特征图进行上采样并恢复心电信号细节,从而得到干净的心电信号。实验中采用信噪比和均方根误差为指标,将该方法与小波阈值法、S变换法、BP神经网络法和指导滤波法进行比较。实验
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