-
公开(公告)号：CN114861706A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210359234.X
申请日：2022-04-06
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种基于质量评估和深度迁移学习的心电身份识别方法。首先，提出基于SVM的心电信号质量评估算法，对原始心电信号进行三种不同质量等级的分类；其次，提出基于小波变换去噪算法对“可疑”信号进行去噪处理，从而获得去噪后的“合格”信号；然后，利用广义S变换对“合格”信号和去噪后的“合格”信号进行时频域分析将一维心电信号转化为二维ECG轨迹图作为模型输入；最后，通过对原始GoogleNet网络模型的改进和优化，构建基于GoogleNet的二次深度迁移识别模型；选用网络层较深的GoogleNet模型进行基于心电信号的迁移学习识别训练，在提高识别准确率的同时也减少了识别认证时间。
Search Results
1
records
(took 0.016 seconds)
筛选
AND
AND
过滤
NOT
NOT
Scan to Join
