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本发明公开一种基于质量评估和深度迁移学习的心电身份识别方法。首先，提出基于SVM的心电信号质量评估算法，对原始心电信号进行三种不同质量等级的分类；其次，提出基于小波变换去噪算法对“可疑”信号进行去噪处理，从而获得去噪后的“合格”信号；然后，利用广义S变换对“合格”信号和去噪后的“合格”信号进行时频域分析将一维心电信号转化为二维ECG轨迹图作为模型输入；最后，通过对原始GoogleNet网络模型的改进和优化，构建基于GoogleNet的二次深度迁移识别模型；选用网络层较深的GoogleNet模型进
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114861706 A
(43)申请公布日 2022.08.05
(21)申请号 202210359234.X
(22)申请日 2022.04.06
(71)申请人 杭州电子科技大学
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