基于小波变换与迁移学习的ECG信号分类MATLAB实现

1. ECG信号分类算法概述

心电信号（ECG）分类是医疗AI领域的重要研究方向，通过算法自动识别心律失常等心脏异常情况。传统方法依赖人工特征提取，而现代深度学习方法能够自动学习ECG信号中的关键特征。本项目结合迁移学习与小波变换的优势，在MATLAB环境下实现了一套高效的ECG分类方案。

提示：ECG信号采样率通常为250-1000Hz，频率范围0.05-100Hz，幅度约0.5-5mV。这些参数直接影响预处理和特征提取的设计。

2. 核心算法设计思路

2.1 小波变换预处理

小波变换是处理非平稳ECG信号的理想工具，相比傅里叶变换能更好地保留时频局部特征。我们采用db6小波基进行5层分解：

matlab复制[c, l] = wavedec(ecg_signal, 5, 'db6');
approx = appcoef(c, l, 'db6');
details = detcoef(c, l, 1:5);

分解后各频带对应生理信息：

• D1-D2（62.5-250Hz）：肌电噪声
• D3（31.25-62.5Hz）：QRS复波高频成分
• D4（15.625-31.25Hz）：T波和P波
• A5（0-15.625Hz）：基线漂移

2.2 迁移学习模型选择

我们对比了三种预训练模型：

1. ResNet-18：参数量适中，适合中等规模ECG数据集
2. 1D-CNN：轻量级网络，训练速度快
3. LSTM+Attention：擅长时序建模

最终选择ResNet-18进行结构调整：

• 输入层改为1D卷积（kernel=7, stride=2）
• 移除原第一层最大池化
• 最后一层替换为类别数对应的全连接层

matlab复制net = resnet18;
layers = net.Layers;
layers(1) = convolution1dLayer(7, 64, 'Stride', 2, 'Name', 'conv1');
layers(end-2) = fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc');

3. MATLAB实现详解

3.1 数据准备与增强

使用PhysioNet的MIT