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一种基于深度学习的心率变异性特征分析方法涉及计算机领域，能够有效提取心率变异性中包含的信息。本发明包括以下步骤：通过传感器获取心电图数据，并传输至上位机；应用插值和滤波对ECG信号进行预处理；采用滑动窗口对接收到的ECG数据进行截取，并进行实时更新和傅里叶变换以获取频谱特征图；利用深度卷积神经网络解析频谱图并提取有用信息，包括基于Resnet18的残差学习方法的频域特征提取、以及基于注意力机制的时频域特征融合、使用多层感知机对特征信息进行分类并输出。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN202310579939.7
Filing Date： 2023-05-23
Publication Date： 2023-09-05
Pub. No.： CN116702056A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 实质审查
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