端侧心电异常检测算法及边缘智能检测设备设计OA

心电异常检测对于心脏病患者的早期诊断和治疗至关重要,尤其是在植入式心律转复除颤器等医疗设备中,低功耗和高准确性的检测算法显得尤为重要。已有的高准确率检测算法对资源要求高,很难部署在资源受限的嵌入式设备中。针对这一问题,本文提出了一种结合深度学习算法和机器学习算法的混合特征分类算法,并基于STM32F303K8T6单片机实现了该算法的部署,设计了一种心电异常检测设备原型。实验结果显示,该检测设备具有更高的精度和更强的泛化能力,并且在内存占用和延迟方面表现出色。此研究为解决心电异常检测问题提供了一种新的解决方案,对于医疗设备设计和算法优化具有重要意义。