心电图信号特征提取与分类及低分辨率人体识别研究

### 心电图信号特征提取与分类及低分辨率人体识别研究 #### 心电图信号特征提取与分类 在心电图（ECG）信号处理中，准确检测和分类心律失常至关重要。研究使用 MIT - BIH 心律失常数据库对 9 种不同类型的心律失常进行检测和分类。 1. **特征选择与分类算法** - 从单 ECG 数据节拍的时间序列中选择了时间和统计特征。将单节拍 ECG 信号划分为 4 个相同部分，使用神经网络（NN）、K - 近邻（K - NN）、决策树（DT）和支持向量机（SVM）算法计算特征。 - 为实现心律失常分类，在特征集中确定了 32 个特征向量。以下是使用这 32 个时间和统计特征进行分类的结果： |分类器|灵敏度|特异度|准确率| | ---- | ---- | ---- | ---- | |决策树|0.952|0.963|0.972| |支持向量机|0.992|0.987|0.989| |K - 近邻|0.983|0.964|0.972| |神经网络|0.979|0.962|0.969| 从结果可以看出，支持向量机分类器的成功率最高，K - NN 和 NN 的分类准确率相近，决策树分类器的性能准确率在这四种分类器中最低。 2. **降维方法** - **主成分分析（PCA）**：使用网格搜索方法计算主成分（PC）的数量，在 K - NN 分类器的搜索过程中对每个 PC 数量进行评估。以下是使用主成分分析作为输入特征的性能指标： |分类器|灵敏度|特异度|准确率| | ---- | ---- | ---- | ---- | |决策树|0.942|0.953|0.932| |支持向量机|0.989|0.982|0.987| |K - 近邻|0.962|0.954|0.963| |神经网络|0.971|0.958|0.961| - **遗传算法（GA）**：应用遗传算法减少输入特征向量的数量。初始时，GA 选择 17 个特征，然后通过标准降维程序逐渐增加特征。使用 GA 作为标准输入向量时，实验获得了最大的分类准确率，使用 K - NN 分类器时，准确率达到 99.2%。以下是使用 GA 选择特征后的分类性能： |分类器|灵敏度|特异度|准确率| | ---- | ---- | ---- | ---- | |决策树|0.951|0.966|0.947| |支持向量机|0.972|0.974|0.965| |K - 近邻|0.987|0.989|0.992| |神经网络|0.974|0.962|0.957| 通过分析所有分类器的计算负载，发现对于所有特征集，神经网络分类器的计算速度最慢。 #### 低分辨率人体识别 在图像识别领域，实时准确地进行目标检测和识别是一个重要问题。传统的深度学习模型在高计算能力和良好处理环境下能取得较好性能，但在低端设备上运行存在困难。 1. **现有解决方案** - 人工神经网络（ANNs）是深度学习（DL）和机器学习（ML）的基础。目前有许多针对特定任务的目标检测方法，如人脸检测、行人检测、车辆检测和文本检测