技术特征：
技术总结
本发明涉及一种基于深度学习法心电节拍特征自动化提取及分类方法，其中，心电节拍特征自动化提取方法包括以下步骤：1）、采用双正交小波变换去除高频噪声和基线漂移；2）、通过二进样条小波变换产生极大极小值检测R波；3）、根据步骤2）R波基础上检测QRS波群及P、T波；然后，通过双向长短期记忆网络(Bi‑LSTM)对检测的波形数据信息进行心拍学习分类检测到的波形数据信息进行深度学习分类；本发明具有有效简化特征提取程序、对波形进行精准定位、心电信号精准分类的优点。
技术研发人员：李润川
受保护的技术使用者：郑州大学
技术研发日：2017.11.21
技术公布日：2018.04.10