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基于变分自编码和PixelCNN模型的心电信号降噪方法

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一种基于变分自编码和PixelCNN模型的心电信号降噪方法，变分自编码器依赖于概率分布，有利于减少重构误差，能够使模型学习数据的有用潜在表示并有效的模拟信号的全局结构。基于PixelCNN的自回归解码器进一步优化了变分自编码器压缩的潜在变量，能够在捕获大量潜在特征的同时捕捉边界小尺度特征。PixelCNN模型有助于对局部特征进行建模，这些特征与具有分解输出分布模型的VAE的全局特征互补。通过将模型扩展到不同尺度的潜在变量层次结构上，增大了感受野，减少了计算代价，更有利于细节特征信息的提取。

著录项

公开/公告号CN114648048A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-06-21

原文格式PDF
申请/专利权人山东省人工智能研究院;
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申请/专利号CN202210337117.3
发明设计人陈长芳;夏英豪;舒明雷;周书旺;高天雷;刘照阳;
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申请日2022-04-01
分类号G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构济南泉城专利商标事务所;
代理人支文彬
地址 250013 山东省济南市历下区科院路19号
入库时间 2023-06-19 15:43:06

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-06-21

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发明专利申请公布

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