Abstract：
针对含噪声心电信号在特征提取过程中存在的问题，采用小波去噪进行数据预处理，通过合理选取小波基函数、小波分解层数、阈值等参数，获得去噪后的心电信号。对心电信号进行二维时-频密度函数表征，针对连续小波变换滤波器组获取信号样本的连续小波变换，根据系数获得适配GoogLeNet网络的尺度图。联合运用时频分析和深度卷积神经网络实现心电信号分类。实验结果表明，提出的联合GoogLeNet模型可以实现心电信号的有效分类。
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
Year： 2021
Page： 420-423
Language： Chinese
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 11
Affiliated Colleges：
