基于深度神经网络的心电图自动分类方法研究与实现

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1、分类号：１０４２２：ＴＰ１８１单位代码密级：公开学号：２０１３１３０２４Ｈ、儀ｆｔＳＨＡＮＤＯＮＧＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ硕±学位论文ＴｈｅｓｉｓｆｂｒＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅ（专业学位）论文题目：墓于深度神经网络的心皂困自动分类方法研究与实现ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＰｒａｃｔｉｃｅｏｎＤｅｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＢａｓｅｄｐＥＣＧＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ作者姓名装承巧培养单位控制科学与工程学院专业名称控制工程指导教师张伟副研巧员合作导师

2、２０１６年５月１０日分类号！ＴＰ１８１单位代码！１０４２２密级：公开学号：２０１３１３０２４馨＾＞《乂《硕±学位论文论文趣目：基于深度神经网络的也电图自动分类方法研巧与实现ＲｅｓｅａｒｃｈａｎｄＰｒａｃｔｉｃｅｏｎＤｅｅＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋＢａｓｅｄＥＣＧｐＡｕｔｏｍａｔｉｃＣｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ作者姓名樊承柱学院名巧控制科学与工程学院专业名巧控制工程指导教师张伟副研究员合作教师２０１６年５月１０日原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导

3、师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。。论文作者签名：娘祕日期；如灿关于学位论文使用授权的声明本人完全了解山东大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权山东大学可将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可レッ采用影印、缩印或其他复制手段保存论文和汇编本学位论

4、文。（保密论文在解密后应遵守此规定）譜义．片；论文作者签名；师签期山东大学硕±学位论文目录成要ＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌ一１第＊绪论１１１．课题研巧的背景及意义１．２国内外研巧现状２１２１．．也电图去噪预处理的研究现状２１．２．２也电图特征提取的研究现状３１２４．．３也电图分类识别的研究现状１．３存在的问题６．６１４本文的主要研究内容和创新性５１．本文的组织结构７第二章也电图和深度神经网络９２．１引言９２２、．基本也电知识和屯律失常９２．２．１也电图产生机理９

5、２．２．２正常也电图介绍１０２、１２．２．３屯律失常的诱因、２．２．４屯律失常的分类１２２１４．３常用标准也电图数据库１１４２．３．四大标准也电图数据库２、．３．２中国屯血管疾病数据库１６２４１．深度学习的背景６２．４．１什么是深度学习１６２．４．２浅层学习和深度学习１７２．５深度神经网络模型１８２１１８．５．限制性玻尔兹曼机２．５．２深度置信网络２１山东大学硕±学位论文２．５．３卷积神经网络２２２４２３．５．循环神经网络２．６本章小结２４２７第Ｈ章多导联也电信号巧波算

6、法３１７．引言２３２屯、７．电信号的干扰２３．１肌电干扰２．２７３．２．２基线漂移２８３．２．３工频干扰２８３．３多导联也电信号滤波２９３１．３．多导联也电信号滤波原理３０３．３．２多导联滤波实验结果３４３．４本章小结３７第四章深度神经网络对也电困进巧分类３９４．１引言３９４．２实验平台和评价指标巧４Ｄ数４０．３ＣＣＤ据集实验４．３．１増加样本集处理４０４．３．２实验结果及分析４１４４－．ＭＩＴＢＩＨ数据集实验４５４．５本章小结４９１第五＊騰和展望５５

7、．１工作总结５１５．２研巧展望５２参考文巧５３５７致谢硕±顯发表的论文和獅成果５９硕±期＠多加的科硏工作５９硕±期随获奖项５９山东大学硕±学位论文Ｃｏｎ化ｎｔＡＢＳＴＲＡＣＴＩＮＣＨＩＮＥＳＥＩＡＢＳＴＲＡＣＴＩｌｌＣｈａｐｔｅｒ１Ｐｒｅｆａｃｅ１１．１ＢａｃｋｇｒｏｕｎｄａｎｄＳｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅｏｆＲｅｓｅａｒｃｈ１１．２ＲｅｓｅａｒｃｈＳｉｔｕａｔｉｏｎｏｆＥＣＧａｔＨｏｍｅａｎｄＡｂｒｏａｄ２－１．２．１ＲｅｓｅａｒｃｈＳｉｔｕａｔ