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針對日趨增長的心電圖數據分析需求，提種新的心電圖分類算法。首先對原始數據進行截斷固定長度、樣本均衡、求取信號的瞬時頻率和光譜熵等預處理操作，數據經過預處理后模型能夠更妤地從其中提取特征進行學習;在訓練過程中采用兩個雙向LSIM（ BILSIM）網絡堆疊組成的模型，堆疊式的雙向LSTM（ BILSIM）模型是一種改進的循環神經網絡模型，相較于卷積神經網絡，循環神經網絡更加適合用來處理像心電圖這樣的序列數據。該模型在 Windows下的 MATLAH2018b上進行訓練和測試，CUDA版本為9.0，采用分類準確率作為衡量模型性能的指標在兩個數據集上進行了測試，一個是2017年生理信號挑戰賽的數據（下文簡稱2017數括集），該模型在此數據集上最終分類準確率為97.4%;另一個是2018年生理信號挑戰賽的數據（下文簡稱2018數據集），最終的分類準確率為η.6%，并在所屬的 MATLAB組獲得了第三名的成績。該算法與傳統LSTM網絡的結果相比，在2017數據集上提升了5.6%的準確率，在2018數據集上提升了7.6%的準確率;與單層的雙向STM網絡的結果相比，在2017數據集上提升了4.2%的準確率，在2018數據集上提升了5.7%的準確率，這充分驗證了該算法的可行性和優勢。
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