1. 项目背景与核心价值
心电信号(ECG)作为人体最重要的生理信号之一,蕴含着丰富的身心状态信息。传统上ECG主要用于心脏疾病诊断,但近年来研究者发现,ECG波形中的细微变化实际上能够反映人类的情绪状态。这个项目通过深度学习技术,实现了从原始ECG信号到情绪类别的端到端自动分类,为情绪识别提供了客观的生理指标。
我在实际医疗AI项目中验证过,相比面部表情或语音分析,ECG情绪识别具有独特优势:
- 难以主观伪装(微表情可以控制,但心跳变化很难人为操纵)
- 受环境干扰小(在昏暗光线或嘈杂环境中仍可稳定采集)
- 采样设备普及(智能手表/手环已具备医疗级ECG监测能力)
需要模型API调用? 免费领10W Token,多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 技术架构解析
2.1 数据预处理流水线
原始ECG信号需要经过严格预处理才能输入神经网络。我们的Matlab实现包含以下关键步骤:
matlab复制% 信号去噪(结合多种滤波器)
clean_ecg = waveletDenoise(raw_ecg, 'db4', 5); % 小波去噪
clean_ecg = movmedian(clean_ecg, 15); % 中值滤波消除基线漂移
% R峰检测(改进的Pan-Tompkins算法)
[peaks,locs] = findpeaks(clean_ecg,...
'MinPeakHeight',0.6*max(clean_ecg),...
'MinPeakDistance',fs*0.6);
% 信号分段(以R峰为基准)
segments = zeros(300, length(locs)-1); % 每个心跳300采样点
for i = 1:length(locs)-1
segments(:,i) = clean_ecg(locs(i)-100:locs(i)+199)';
end
关键细节:情绪相关的ECG特征主要集中在心跳间期变异(HRV)和T波形态变化,因此分段时需要完整包含PQRST波形。
2.2 深度网络设计
我们采用混合架构处理ECG时序信号:
