心跳异常检测 在此项目中,我们使用了基于LSTM或Long Short Term Memory算法的python自动编码器。 LSTM是一种深度递归神经网络算法。\ n该项目的目的是获取ECG数据的数据集,并将其分为异常心跳类型和正常心跳类型。 由于使用LSTM的自动编码器,因此可以进行预测,从而可以提供更简单,更易于处理的数据。 该程序分为3个主文件:主程序,生成模型的预测文件。 预测文件包含类,导入的包以及对数据集进行预处理并训练保存在model.pth中的模型的函数。 主文件加载模型,并应用预测函数,然后根据误差测量结果生成图形,确定将正常听觉异常与异常分开的阈值。