%0 Journal Article %A 郑淋文 %A 周金治 %A 黄静 %T 深度稀疏自编码器在ECG特征提取中的应用 %D 2021 %R 10.3778/j.issn.1002-8331.2003-0048 %J 计算机工程与应用 %P 156-161 %V 57 %N 11 %X

针对心电(ECG)信号智能分析模型中,复杂波形的特征提取困难,人工设计特征造成源信号特征丢失,标签样本不足等问题,提出了一种基于深度稀疏自编码器(Deep Sparse Auto-Encoders,DSAEs)的ECG特征提取方法。该方法在DSAEs进行贪婪逐层训练时,采用适应性矩阵估计(Adaptive moment estimation,Adam)对网络权重进行寻优,以此获得最优参数组合,同时提取出高层隐含层的输出,并作为ECG高度抽象的低维特征。最后利用支持向量机(Support Vector Machines,SVM)构建分类模型,完成对ECG的特征分类。使用MIT-BIH心律失常数据库的ECG数据进行仿真实验,结果表明,提出的ECG特征提取方法能有效地分层抽取特征,提高分类识别准确率。

%U http://cea.ceaj.org/CN/10.3778/j.issn.1002-8331.2003-0048