基于卷积自编码神经网络的心电信号降噪算法研究.pdf

基于卷积神经网络的语音特征提取算法，楚博策，刘刚，语音识别时一种人机交互的手段，在如今电子计算机如此普遍的时代，如何让计算机可以智能化接受人类口头指令，听懂人类语言是一件

为了应对大量图像的分类问题，提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题，同时结合基于CU

本研究利用粒子群算法对卷积神经网络的各个参数进行优化，包括卷积核大小、卷积核数量、池化大小、学习率等等。通过在训练集和测试集上进行验证，结果表明，经过粒子群算法优化后的卷积神经网络相较于普通网络具有更

基于Mallat算法的小波分解重构的心电信号处理

基于二代小波变换的心电信号去噪算法，张德平，贾文娜，基于小波分析的去噪算法运算复杂，难以用于心电信号的实时处理，而常见心电信号滤波算法在实际应用中去噪效果不理想，针对上述问

卷积神经网络CNN研究的相关文章指导，为学者提供一些思路，CNN当前较火热，不断被用于更多的领域，包含图像处理，图像分类，目标检测等等。

作为一个十余年来快速发展的崭新领域，深度学习受到了越来越多研究者的关注，它在特征提取和建模上都有着相较于浅层模型显然的优势．深度学习善于从原始输入数据中挖掘越来越抽象的特征表示，而这些表示具有良好的泛

针对已有的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）在人脸识别训练中出现过拟合、收敛速度慢以及识别准确率不高的问题，提出了新型的LeNet-FC卷积神经网络模型。

参考:https://github.com/apachecn/vt-cs4624-pyml-zh/blob/master/docs/22.md https://github.com/apachecn/

简要介绍心电信号的基本波形和识别方法的研究现状，小波变换因其具有在时频两域都具有表征信号局部特征的能力，适用于对心电信号的识别和处理；介绍小波变换的基本理论，离散小波变换和连续小波变换以及小波变换的常