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面向体域网心电分类的神经网络模型压缩与加速方法研究
【摘 要】
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心血管疾病具有突发性和高危险性,严重威胁着人类健康。对人体心电图(Electrocardiogram,ECG)进行实时动态监测和识别是一种有效诊断和预防心血管疾病的重要手段。体域网(Body Sensor Network,BSN)可以实现人体ECG信号的实时采集、动态监测和有效分类,是解决该问题的较好方案。近年来,快速发展的深度神经网络方法被广泛应用于ECG信号分类。然而,深度神经网络普遍存在网络
【出 处】
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江西财经大学
【发表日期】
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2021年09期
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