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使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（一）

本篇博客以及之后的一个系列，我将记录下我是如何从一个没学过信号处理，不懂什么是深度学习，没接触过心电信号的小白，一步步做出基于CNN的心电信号识别分类的过程。网络上关于ECG方面的相关博客内容不多，可以直接运行的相关代码也寥寥无几，这给初学者造成了很大的困难。希望通过自己的总结和整理能够帮助自己更好的理解这些知识和技术，也能够为同为新接触这方面研究的小伙伴们一些入门的帮助。本篇博客的相关代码由Py

#深度学习#tensorflow#python +2
windows10环境下安装深度学习环境anaconda+pytorch+CUDA+cuDDN

windows10环境下安装深度学习环境anaconda+pytorch+CUDA+cuDDN步骤零：安装anaconda、opencv、pytorch（这些不详细说明）。复制运行代码，如果没有报错，说明已经可以了。不过大概率不行，我的会报错提示AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled。说明需要安装CUDA，或者安装的pytorch.

#深度学习#python
Windows配置深度学习环境详细教程（一）：安装Pycharm和Miniconda

Windows配置深度学习环境详细教程（一）：安装Pycharm和Miniconda、conda环境介绍序言对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言，配置环境一直是一个令人头疼的问题。相信有许多人经历过安装第三方包失败，安装好了却在使用中报错，安装CUDA、tensorflow、pytorch版本不匹配等等令人头大的问题，我也曾被这些问题所困扰。经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程，直

#python#深度学习#人工智能
Windows配置深度学习环境详细教程（一）：安装Pycharm和Miniconda

Windows配置深度学习环境详细教程（一）：安装Pycharm和Miniconda、conda环境介绍序言对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言，配置环境一直是一个令人头疼的问题。相信有许多人经历过安装第三方包失败，安装好了却在使用中报错，安装CUDA、tensorflow、pytorch版本不匹配等等令人头大的问题，我也曾被这些问题所困扰。经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程，直

#python#深度学习#人工智能
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二）

心律失常数据库目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Database, MIT-BIH）数据库、美国心脏学会提供的AHA（ American heart association,AHA）数据库、欧共体CSE（ Common Standa.

#神经网络#python#tensorflow +1
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（三）

心电信号的噪声EGG信号具有微弱、低幅值、低频、随杋性的特点，很容易被噪声干扰，而噪声可能来自生物体内，如呼吸、肌肉颤抖，也可能因为接触不良而引起体外干扰。是ECG信号主要的三种噪声为工频干扰、肌电干扰和基线漂移3，也是在滤波过程中急需被抑制去除的噪声干扰。工频干扰：是由采集心电信号的设备周身的供电环境引起的电磁干扰，幅值低，噪声频率为50Hz左右，其波形很像一个正弦信号，该噪声常常会淹没有...

#python#深度学习#tensorflow
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（四）

在上一篇文章中，我们已经对心电信号进行了预处理，将含有噪声的信号变得平滑，以便分类。本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。卷积神经网络不论是传统机器学习，还是深度学习，分类的依据都是不同类别的数据中包含的不同特征。要进行分类识别就需要对数据的特征进行提取，但是二者的提取方式并不相同。对于传统的机器学习而言，数据的特征需要设计者或专业人员针对其特性进行手动提取，而深度学习则可以自

#python#tensorflow#神经网络 +1
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（四）

在上一篇文章中，我们已经对心电信号进行了预处理，将含有噪声的信号变得平滑，以便分类。本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。卷积神经网络不论是传统机器学习，还是深度学习，分类的依据都是不同类别的数据中包含的不同特征。要进行分类识别就需要对数据的特征进行提取，但是二者的提取方式并不相同。对于传统的机器学习而言，数据的特征需要设计者或专业人员针对其特性进行手动提取，而深度学习则可以自

#python#tensorflow#神经网络 +1
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（四）

在上一篇文章中，我们已经对心电信号进行了预处理，将含有噪声的信号变得平滑，以便分类。本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。卷积神经网络不论是传统机器学习，还是深度学习，分类的依据都是不同类别的数据中包含的不同特征。要进行分类识别就需要对数据的特征进行提取，但是二者的提取方式并不相同。对于传统的机器学习而言，数据的特征需要设计者或专业人员针对其特性进行手动提取，而深度学习则可以自

#python#tensorflow#神经网络 +1
使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（二）

心律失常数据库目前，国际上公认的标准数据库包含四个，分别为美国麻省理工学院提供的MIT-BIH（Massachusetts Institute of Technology-Beth Israel Hospital Database, MIT-BIH）数据库、美国心脏学会提供的AHA（ American heart association,AHA）数据库、欧共体CSE（ Common Standa.

#神经网络#python#tensorflow +1
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