[发明专利]基于稀疏特性与对抗神经网络相结合的ECG信号处理方法有效
| 申请号： | 202010482112.0 | 申请日： | 2020-05-29 |
| 公开（公告）号： | CN111680785B | 公开（公告）日： | 2021-09-24 |
| 发明（设计）人： | 王英龙;徐冰鑫;舒明雷;刘瑞霞;陈长芳 | 申请（专利权）人： | 山东省人工智能研究院 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;A61B5/318;A61B5/00 |
| 代理公司： | 济南泉城专利商标事务所 37218 | 代理人： | 支文彬 |
| 地址： | 250013 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 一种基于稀疏特性与对抗神经网络相结合的ECG信号处理方法，利用稀疏提取出ECG信号中深层次特征，对传统的对抗神经网络进行改进，利用对抗网络的特性不断学习优化，高精度实现了去除ECG信号中的噪声干扰的同时减少了运算时间。考虑到不同人体之间存在的个体差异特征，针对远程医院背景下的信号噪声多，干扰大等因素，利用大数据特征优势，引入深度学习，针对ECG信号的时域特性通过发生器和鉴别器之间的博弈，利用对抗性思维不断积累ECG信号噪声分布的知识，利用支持向量机（SVM）算法对去噪后的信号进行定性评估。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稀疏 特性 对抗 神经网络 相结合 ecg 信号 处理 方法 | ||
【主权项】：
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