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（1）心电信号预处理与特征提取

心电信号的预处理是识别房颤的首要步骤，本研究采用小波分解技术去除高频噪声，并使用均值滤波技术去除基线漂移，以提高信号的质量。在特征提取方面，除了传统的R-R间期时域特征外，还引入了归一化模糊房颤熵来反映房颤信号R-R间期的变化。此外，提出了幅值归一化后QRS波置零的样本熵这一特征，以体现房颤f波的变化，增强了特征对房颤信号的描述能力

。

（2）深度学习模型构建与优化

本研究构建了一个结合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的深度学习模型，并辅以半监督的拉普拉斯支持向量机（LapSVM）进行心电信号房颤识别。模型架构在传统CNN的基础上进行了改进，并结合LSTM网络提取短时心电图样本的深度学习特征。这些特征与人工提取的特征结合后，通过LapSVM进行分类。研究基于MIT-BIH的房颤公开数据库和自主采集的数据集测试了方法的性能，并通过小样本数据实验验证了半监督算法LapSVM在有标签样本较少时的分类识别能力

。

（3）特征降维与半监督学习网络构建

为了进一步提升模型的效率和准确性，本研究构建了基于遗传算法特征降维的半监督房颤识别网络。利用遗传算法对CNN-LSTM提取的深度学习特征进行筛选降维，比较特征筛选前后特征集合对于房颤识别有效性的变化。通过搜索不同原始特征维度对应的最佳特征子集，得到了最优深度学习特征选择方案，并研究了在标记数据量降低时，深度学习特征维度的需求变化，以适应不同临床场景下的需求

。

通过上述方法，本研究不仅提高了房颤识别的自动化水平，还通过半监督学习技术减少了对大量标记数据的依赖，这对于临床实践中房颤的快速诊断具有重要的意义。

% 加载心电信号数据集
load('ecg_data.mat');

% 预处理心电信号
filtered_ecg = bandpass(filter_ecg, 0.5, 100, fs); % 带通滤波去除高频噪声和基线漂移

% 提取R-R间期特征
rr_intervals = rpeak_detection(filtered_ecg); % 检测R峰
rr_features = rr_intervals_to_features(rr_intervals); % 计算R-R间期特征

% 构建深度学习模型
layers = [
    imageInputLayer([1 1 fs])
    convolution2dLayer(3, 8, 'Padding', 'same')
    batchNormalizationLayer
    reluLayer
    maxPooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    lstmLayer(50, 'OutputMode', 'sequence')
    fullyConnectedLayer(2)
    softmaxLayer
    classificationLayer];

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'MaxEpochs', 20, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', {XValidation, YValidation}, ...
    'ValidationFrequency', 30, ...
    'Verbose', false, ...
    'Plots', 'training-progress');
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 测试模型
YPred = classify(net, XTest);

% 计算准确率
accuracy = sum(YPred == YTest) / numel(YTest);
disp(['Accuracy: ', num2str(accuracy * 100), '%']);

% 辅助函数：带通滤波
function filtered_ecg = bandpass(ecg, lowcut, highcut, fs)
    nyq = 0.5 * fs;
    low = lowcut / nyq;
    high = highcut / nyq;
    b = fir1(40, [low, high]);
    filtered_ecg = filter(b, 1, ecg);
end

% 辅助函数：R峰检测
function rpeaks = rpeak_detection(ecg)
    % 这里省略了R峰检测的具体实现
    rpeaks = []; % 假设的R峰位置
end

% 辅助函数：R-R间期特征计算
function features = rr_intervals_to_features(rr_intervals)
    % 这里省略了特征计算的具体实现
    features = []; % 假设的R-R间期特征
end