【心电信号ECG】基于深度学习方法心电图信号检测和分类人类情绪附Matlab代码和报告

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🔥内容介绍

一、引言

1.1 研究背景与意义

随着现代社会的快速发展，人们面临着越来越多的压力，情绪问题也日益受到关注。情绪不仅影响着人们的心理健康，还与许多生理疾病密切相关。例如，长期的焦虑和抑郁情绪可能会增加心血管疾病的发病风险。因此，准确检测和分类人类情绪具有重要的现实意义。

心电信号（ECG）作为一种重要的生理信号，能够反映心脏的电生理活动。近年来的研究表明，情绪变化会引起自主神经系统的活动改变，进而导致心电信号的特征发生变化。这使得心电信号成为检测和分类人类情绪的一种潜在有效手段。通过对心电信号的分析，可以实现对人类情绪的非侵入式、实时监测，为情绪相关的研究和应用提供有力支持。

在医疗领域，基于心电信号的情绪检测和分类技术可以帮助医生更好地了解患者的情绪状态，为心理疾病的诊断和治疗提供客观依据。例如，在抑郁症的诊断中，通过分析患者的心电信号特征，可以辅助医生判断患者的抑郁程度和治疗效果。在心理学研究中，该技术能够为情绪理论的发展提供实证数据，推动心理学研究的深入开展。此外，在人机交互、智能驾驶等领域，情绪识别技术也具有广泛的应用前景。例如，在智能驾驶系统中，通过检测驾驶员的情绪状态，及时发出预警，避免因情绪波动导致的交通事故。

1.2 研究目标与内容

本研究旨在利用深度学习方法，实现基于心电图信号的人类情绪准确检测和分类。具体研究内容包括：

心电信号预处理：采集的心电信号通常会受到各种噪声的干扰，如工频干扰、肌电干扰等。因此，需要研究有效的预处理方法，去除噪声干扰，提高心电信号的质量。这包括采用合适的滤波算法，如带通滤波器、小波变换等，对心电信号进行去噪处理；同时，还需要对信号进行归一化等操作，以保证数据的一致性。

特征提取与选择：从预处理后的心电信号中提取能够反映情绪变化的特征是关键步骤。研究不同的特征提取方法，如时域特征（心率、心率变异性等）、频域特征（功率谱密度等）以及时频域特征（小波包分解等），并通过特征选择算法，筛选出最具代表性的特征，为后续的情绪分类提供数据支持。

深度学习模型构建与训练：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）等，构建情绪分类模型。通过大量的心电信号数据对模型进行训练，优化模型的参数，提高模型的分类准确率和泛化能力。在训练过程中，需要合理调整模型的超参数，如学习率、层数、神经元数量等，以达到最佳的训练效果。

模型评估与优化：使用测试数据集对训练好的模型进行评估，分析模型的性能指标，如准确率、召回率、F1 值等。针对模型存在的问题，如过拟合、欠拟合等，采取相应的优化措施，如增加数据增强、调整模型结构、采用正则化方法等，进一步提高模型的性能。

1.3 研究方法与创新点

本研究采用多种研究方法相结合的方式：

文献研究法：广泛查阅国内外关于心电信号处理、深度学习以及情绪识别的相关文献，了解该领域的研究现状和发展趋势，为研究提供理论基础和技术参考。通过对文献的梳理和分析，总结前人的研究成果和不足之处，明确本研究的切入点和创新方向。

实验研究法：设计并开展实验，采集心电信号数据，进行预处理、特征提取、模型训练和评估等工作。在实验过程中，严格控制实验条件，确保实验结果的可靠性和有效性。同时，通过对比不同的实验方案，验证研究方法的可行性和优越性。

数据分析方法：运用统计学方法和机器学习算法对实验数据进行分析，评估模型的性能，挖掘数据中的潜在信息。例如，使用混淆矩阵、ROC 曲线等工具对模型的分类结果进行可视化分析，直观展示模型的性能表现；利用交叉验证等方法评估模型的泛化能力，确保模型在不同数据集上的稳定性。

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：

融合多特征的心电信号分析：综合考虑心电信号的时域、频域和时频域特征，通过特征融合的方式，更全面地捕捉心电信号中与情绪相关的信息，提高情绪分类的准确率。传统研究往往只侧重于某一类特征的提取，而本研究通过多特征融合，充分发挥不同特征的优势，为情绪识别提供更丰富的信息。

改进的深度学习模型：对现有的深度学习模型进行改进和优化，使其更适合心电信号的情绪分类任务。例如，针对心电信号的特点，调整模型的结构和参数，提高模型对心电信号特征的提取能力和分类性能。通过改进模型，能够更好地适应心电信号的复杂特性，提升情绪识别的效果。

个性化情绪识别模型：考虑到不同个体之间心电信号特征的差异，构建个性化的情绪识别模型。通过对个体特定数据的学习和训练，提高模型对个体情绪的识别精度，满足不同用户的需求。传统的情绪识别模型往往忽略了个体差异，而本研究通过个性化建模，能够更好地适应不同用户的生理特征和情绪模式，提高情绪识别的准确性和实用性。

二、心电信号 ECG 与深度学习相关理论基础

2.1 心电信号 ECG 原理与特征

2.1.1 心电信号产生机制

心电信号的产生源于心脏内部的电活动，本质上是心肌细胞的去极化和复极化过程。心脏由左右心房和左右心室四个腔室构成，在心脏进行收缩和舒张的过程中，心肌细胞会产生微小的电流变化。这些电流变化通过人体组织传导至皮肤表面，在体表电极处被放大和记录，最终形成我们能够观测到的心电信号波形。

心脏的电活动起始于窦房结，这是心脏的天然起搏器。窦房结产生的电冲动首先使心房肌细胞去极化，这一过程在心电图上表现为 P 波，代表心房的去极化。随后，电冲动传播到房室结，经过短暂延迟后，沿着希氏束、左右束支以及浦肯野纤维快速传播，引起心室肌细胞的去极化，从而在心电图上形成 QRS 复合波，反映心室的去极化。在心室复极化阶段，产生 T 波。

心电信号在心脏功能监测中具有无可替代的重要性。它是心脏病学中最基本且关键的诊断工具之一，医生能够通过分析心电信号，识别出一系列心脏问题，如心律不齐、心肌梗塞和心室肥大等。通过对心电信号的持续监测，还能实时了解心脏的工作状态，为疾病的预防、诊断和治疗提供重要依据。

2.1.2 心电信号特征分析

心电信号特征可从时域、频域和非线性等方面进行分析，这些特征与情绪识别存在紧密关联。

时域特征：主要包括平均心率、RR 间期、QRS 波群宽度等。平均心率反映心脏每分钟跳动的次数，是评估心血管系统健康状态的重要生理指标，正常成年人在安静状态下的心率通常在 60 至 100 次 / 分钟。RR 间期指连续两个 QRS 波群顶点（R 波峰）之间的时间间隔，直接反映心脏跳动的周期，是分析心脏节律稳定性的核心指标。研究表明，情绪变化会引起自主神经系统的活动改变，进而导致心率和 RR 间期发生变化。例如，当人处于紧张、焦虑情绪时，交感神经兴奋，心率通常会加快，RR 间期缩短；而在放松、愉悦状态下，迷走神经兴奋，心率会相对减慢，RR 间期延长。

频域特征：心电信号的频率范围通常在 0.5 - 100Hz 之间，常用的频率带是 0.5 - 40Hz，其中 0.5 - 1Hz 为低频段，1 - 40Hz 为高频段。通过傅里叶变换等数学方法可将心电信号从时域转换到频域，分析其功率谱密度等特征。不同频段的信号成分与心脏的生理活动和情绪状态相关。P 波通常出现在低频段，代表心房收缩；QRS 波群和 T 波通常出现在高频段，分别代表心室收缩和心室复极。情绪波动可能会导致心电信号频域特征的改变，如在应激状态下，高频成分的功率可能会增加。

非线性特征：人体生理系统是复杂的非线性系统，心电信号也具有非线性特征，如复杂性分析、几何分析等方法可用于挖掘这些特征。近似熵、样本熵等参数可衡量心电信号的复杂度，当人体情绪发生变化时，自主神经系统对心脏的调控发生改变，可能导致心电信号的复杂度发生变化。例如，在抑郁状态下，心电信号的复杂度可能会降低，反映出心脏自主神经调节功能的异常。

2.2 深度学习基础与常用模型

2.2.1 深度学习基本概念

深度学习基于人工神经网络，通过构建具有多个层次的神经网络模型，让计算机自动从大量数据中学习特征和模式。其核心原理是利用神经元之间的连接权重来对输入数据进行特征提取和变换，通过不断调整权重，使得模型能够对输入数据进行准确的分类、预测或生成等任务。

在深度学习中，神经网络的训练过程是一个优化问题，通过最小化损失函数来调整模型的参数。损失函数衡量了模型预测结果与真实标签之间的差异，常用的损失函数包括交叉熵损失（用于分类任务）和均方误差损失（用于回归任务）等。优化算法如随机梯度下降（SGD）、Adam 等用于更新模型参数，以逐步减小损失函数的值。深度学习模型能够自动学习到数据的复杂特征表示，避免了传统方法中人工设计特征的局限性，在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大的成功。

2.2.2 卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。其结构主要由卷积层、激活函数层、池化层和全连接层组成。

卷积层：是 CNN 的核心组件，通过卷积核在输入数据上滑动，提取局部特征。卷积核是一个小的权重矩阵，它能够捕捉输入数据中的局部模式，例如在图像中可提取边缘、纹理等特征。卷积层的主要参数包括卷积核大小、步长和填充方式。滤波器的大小通常在 1 到 7 之间，常为正方形，也可为不规则矩形，通过多个滤波器按顺序依次应用，可使操作结束时的滤波器拥有更大部分图像的感受野，感受野指卷积滤波器可以 “看到” 或响应的输入空间的区域，小感受野滤波器捕捉低级模式，大感受野滤波器捕捉高级模式。

激活函数层：引入非线性因素，使 CNN 能够学习复杂的模式。常用的激活函数包括 ReLU（Rectified Linear Unit）、Sigmoid 和 Tanh。ReLU 计算简单且能有效缓解梯度消失问题，目前应用最为广泛。

池化层：通过下采样操作降低特征图的空间尺寸，减少计算量并保留重要特征。常见的池化操作包括最大池化（Max Pooling）和平均池化（Average Pooling）。最大池化保留特征图中的显著特征，平均池化平滑特征。

全连接层：将特征图展平为一维向量，并通过全连接操作输出最终结果，通常位于 CNN 的末端，用于将提取到的特征进行整合和分类。

在处理心电信号时，CNN 的优势在于能够自动提取心电信号的空间特征。心电信号可以看作是一种具有时间序列特征的一维信号，CNN 的卷积层能够捕捉信号中的局部模式和特征，如 QRS 波群、P 波、T 波等特征的识别，池化层则可以对这些特征进行筛选和降维，减少计算量的同时保留关键信息，从而为后续的分类任务提供有效的特征表示。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

[inputs,targets] = cancer_dataset;

hiddenLayerSize = 10;

net = patternnet(hiddenLayerSize);

net.divideParam.trainRatio = 70/100;

net.divideParam.valRatio = 15/100;

net.divideParam.testRatio = 15/100;

[net,tr] = train(net,inputs,targets);

outputs = net(inputs);

errors = gsubtract(targets,outputs);

performance = perform(net,targets,outputs);

tInd = tr.testInd;

tstOutputs = net(inputs(:,tInd));

🔗 参考文献

[1]韩思琪.基于ECG和PPG融合的情绪识别及分类的系统研究[D].西安石油大学[2026-01-06].

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

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🌟图像处理方面

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🌟 路径规划方面

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