【摘 要】
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本文提出一种语义对称分解哈希(Symmetric Semantics Decomposition Hashing,SSDH)算法来实现心电图(Electrocardiogram,ECG)信号的识别检测。SSDH首先利用ECG数据标签生成语义相似矩阵,然后对其进行离散的对称哈希分解,从而生成哈希编码库,最后利用学习的哈希函数建立海明空间与原始数据核化空间的映射关系。针对离散优化,基于语义标签,SSDH排列Hadamard矩阵,无需迭代和任何参数的调试即可快速地生成哈希编码库。在基准ECG数据集的实验结果表明
【机 构】
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齐鲁工业大学（山东省科学院）数学与统计学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(62001261),山东省自然科学基金(ZR2020MF097),山东省大学生创新创业训练计划项目(S201910431009)。
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本文提出一种语义对称分解哈希(Symmetric Semantics Decomposition Hashing,SSDH)算法来实现心电图(Electrocardiogram,ECG)信号的识别检测。SSDH首先利用ECG数据标签生成语义相似矩阵,然后对其进行离散的对称哈希分解,从而生成哈希编码库,最后利用学习的哈希函数建立海明空间与原始数据核化空间的映射关系。针对离散优化,基于语义标签,SSDH排列Hadamard矩阵,无需迭代和任何参数的调试即可快速地生成哈希编码库。在基准ECG数据集的实验结果表明
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