TY -的A2吴Chia-Huei盟——Hurr Chansol AU -李,亨PY Caiyan AU - Li - 2022 DA - 2022/07/18 TI -人类生理信号的特征提取和识别基于卷积神经网络SP - 8982881六世- 2022 AB -人类生理信号处理的一个研究领域近年来广泛使用。研究人类生理信号起着至关重要的作用在预测人类健康和检测和分类某些疾病暴发。人类生理的网络信号是很难确定的,因为它包含了大量的关于人类活动的信息。为此,各种特征提取、特征选择和分类算法实现了在异常预测过程。然而,它的主要缺点是分类的结果,使用大量的特性和增加复杂性。为了解决这些问题,本文提出一种卷积神经网络提取技术对人类生理信号的特性和使用一个MPL分类器来检测ECG信号是否正常,心电图信号作为一个例子。本文基于小波变换的信号预处理方法,采用形态学滤波,和高频信号通过小波变换,和低频信号通过形态学滤波。广泛的测试ECG信号从MIT-BIH-AR获得数据库和INCART数据库显示,该方法具有良好的检测性能和灵敏度Sen = 99.54%,阳性预测率PPR = 99.65%,检测错误比率DER = 0.35%和精密Acc = 99.55%,这是一个改进的性能与其他技术相比,证明目前的技术的优越性。SN - 1574 - 017 - 2022/8982881 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/8982881——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER