text: 一种基于一维卷积神经网络和S变换的心律失常分类方法与流程
  特别是涉及一种基于一维卷积神经网络和s变换的心律失常分类方法。
  心律失常是心脏电信号的速率，节律或传导受到干扰引起的心脏功能不规则的异常现象，被认为是最常见的心脏病。
  它可以通过分析记录的ecg波形来检测，该波形由与心房和心室的去极化和再极化模式相关联的不同电位形成，并提供关于心脏状况的重要信息。
  对于医生，在短时间内很难分析长时间的ecg信号，并观察心电信号的微小形态变化，这可能导致医生在诊断的时候丢失重要的信息。
  ecg信号分析面临的另一个问题是不同患者以及同一患者的ecg波形的形态和时间特征的变化很大。
  对于不同时间的同一患者，ecg波形可能不同，对于具有不同类型心跳的不同患者，ecg波形可能不同。
  因此需要精准的计算机辅助的心率失常分类系统。
  心率失常分类方法包括:预处理、特征提取、特征融合和分类四个步骤。
  特征提取有深度学习方法和手动提取的方法。
  深度学习在大数据中自动学习特征的表示，得到更有效果的特征表达。
  目前深度学习已经是模式识别领域中有效的提取特征的方法，依靠大数据量，自动学习到内部的特征关系，有效的表达特征以更好的进行分类预测等，适用于图像分析，文本处理，医学信号分析等各个领域中。
  目前已有学者利用深度学习网络尝试提取ecg信息，刘志华等人利用深度神经网络无监督地提取特征并分类，利用dbn网络得到的准确率90%左右;利用sae稀疏自编码的方法提取心电信号特征;另外，将一维心电数据转换成二维的图片形式，经过卷积神经网络进行特征提取。
  除了深度学习的抽象的非线性特征外，在心电信号分析中，需要充分考虑到信号本身时频域特征，这里有三种手动提取特征的方法:时域分析，基于统计方法，基于变换方法。
  时域方法即ecg信号的形态特征。
  如提取rr间隔、qrs复合波和t波持续时间、ecg信号采样值，ecg信号的时变动力学和形态特征显示不同患者和不同时间和物理条件下的显着变化。
  基于统计的方法ecg信号特征，如通过高阶累积量提取特征来获取ecg信号的特征。
  此类方法可以抑制高斯噪声，检验和表征信号中隐藏的非线性的信息。
  但是通过实验验证，虽然能提取到一些隐藏的特征但分类效果并不明显，计算量大。
  基于变换的方法时将信号从时域中转换到频域中，比如傅里叶变换能得到信号的频域特征，但对于心电信号的非平稳性而言是不能够用该方法表示时频域之间的相互关系。
  用短时傅里叶变化、小波变换、s变换等时频域变换能适用于信号的非平稳性分析，反应信号频率随时间变化的关系，能够有效提取非平稳信号的局部特征，有助于分类效果的提升。
  特征融合可以将两种不同的特征结合起来，相互补充，更有效地学习到ecg信号的信息有助于分类效果的提升。
  基于深度学习框架，实现端到端的输入输出，全连接层可以将其每一个结点都与上一层的所有结点相连，不需要进行相关性分析等复杂运算就可把前边提取到的特征综合起来。
  本发明所要解决的技术问题是，提供一种不需要对心电信号进行压缩和双线性插值来得到固定像素点的图片形式来提取特征的基于一维卷积神经网络和s变换的心律失常分类方法
  本发明所采用的技术方案是:一种基于一维卷积神经网络和s变换的心律失常分类方法，包括如下步骤:
  1)对心电信号预处理;
  3)利用s变换提取心电信号的时频域特征;
  4)将心电信号的深度非线性特征和心电信号的时频域特征融合到一起，经过全连接层继续进行特征学习，得到全连接层输出特征;
  5)将全连接层输出特征接到一维卷积神经网络的softmax层进行分类;
  对所提取的心电信号片段进行z-score标准化，使数据符合标准正态分布。
  步骤2)所述的提取心电信号的深度非线性特征包括:
  设一维卷积神经网络结构为卷积层和池化层的组合，分别设定卷积核和池化层的大小，在卷积层和池化层之间加batchnormalization规范化处理。
  在卷积层和池化层之间加batchnormalization层网络规范化处理是:
  γ是神经元标准化输出的重构权重，β神经元标准化输出的重构偏置，yi第i个卷积层中神经元规范化处理的输出;
  池化层神经元的输出为:
  所述池化层神经元的输出即为深度非线性特征。
  步骤4)是将心电信号的深度非线性特征和心电信号的时频域特征拼接在一起，得到一组特征向量，将所述的特征向量输入到一维卷积神经网络的两个全链接层，设定每个全链接层中神经元的个数，进行特征学习。
  步骤5)所述的分类是利用bp算法，正向传播和反向传播不断调整权值和阈值，使误差减小到最小值，达到最优的分类结果。
  在每一层卷积核输出和激活函数之间加规范化(batchnormalization)层，该层将前一层的激活值重新规范化，使得输出数据的均值接近0，其标准差接近1，能够加快收敛，控制过拟合，降低网络对初始化权重不敏感。
  本发明在特征提取方面结合了深度学习特征和时频域特征的优点组合成更完备的特征。
  该算法在训练过程中，网络能够快速学习特征并且以很快的速度收敛，而且提高了多种心律失常识别的准确率。
  利用本发明的方法，能够提高分类结果的准确率，对于医疗辅助检测心律失常很有帮助。
  图1是本发明一种基于一维卷积神经网络和s变换的心律失常分类方法的流程图;
  图2是本发明实例中特征提取的流程图;
  下面结合实施例和附图对本发明的一种基于一维卷积神经网络和s变换的心律失常分类方法做出详细说明。
  之后对两种方法提取的特征拼接在一起成为一个特征向量，再经过全连接层进一步学习特征，最后经过softmax进行分类，通过反向传播算法不断训练网络，以达到最优的训练效果，并能在测试集中准确分类。
  特征提取采用两种方法，一种是通过深度学习中cnn网络来提取心电信号抽象的非线性特征，网络中每一卷积层都经过规范层处理，对一个训练样本批量集使用了求和的输入分布来计算均值和方差，然后用这两个值来规范化神经元在每个训练样本的求和输入，减少前馈神经网络的训练时间。
  特征融合充分考虑深度特征和时频域特征的各自的优点，将两种特征结合起来形成互补。
  时频域分析能够同时表示ecg信号中时间和频率的相互关系，通过提取s变换的幅度与相位作为时频域特征来揭示ecg信号隐藏的特征。
  经过cnn网络提取特征过程是对某个局部的加权求和，对应局部感知，得到局部抽象特征，能够增加信息量，增加了更多的抽象特征，有助于更精准的分类。
  所以提取深度特征和时频域特征并将其组合起来经过全连接层综合学习，得到更好的，有助于分类判别的特征。