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基于脉冲神经网络的长时程心电分类方法及系统

发布者：

系统发布

联系方式：

平台代办

申请（专利权）人：

广东技术师范大学

发明（设计）人：

价格类型：

一口价

价格：

专利号：

CN202310830798.1

分类名称：

专利类型：

发明

专利状态：

已下证

授权日期：

2023-09-01

合作方式：

开放性许可

摘要：

本发明公开了一种基于脉冲神经网络的长时程心电分类方法及系统,可本地部署于可穿戴设备。首先对长时程心电数据进行经验模态分解,利用低阶本征模函数生成图片,之后输入到一个脉冲神经网络,并用替代梯度方法直接训练,训练好的模型可本地部署于可穿戴设备进行心律失常分类。本方法相对于现存的神经网络方法功耗大幅降低,因此可以在可穿戴设备本地部署;相对于其他脉冲神经网络方法,可以在更低的延迟下达到可观的准确率。

附图：