本发明属于信号处理，尤其涉及一种用于心电信号数据处理的优化方法。
背景技术：
1、心电信号是反映心脏电活动的重要生理信号，广泛应用于心血管疾病的诊断和监测，传统的心电信号分类方法大多依赖于专家的手动标注和特征提取，存在主观性强、效率低下、依赖于人工经验等问题，随着心电监测设备的普及，数据量急剧增加，传统方法难以应对大规模数据的处理需求，尤其在实时性和准确性方面存在明显不足。
2、近年来，深度学习技术在心电信号分类领域得到了广泛应用，深度学习模型，特别是卷积神经网络和循环神经网络，能够自动从大规模心电数据中提取复杂的特征，避免了传统手工特征提取的局限性，在处理非线性、非平稳的心电信号时表现出更强的鲁棒性和泛化能力，能够在多种心律失常分类任务中取得较好的效果。
3、尽管深度学习在心电信号分类中取得了一定进展，但仍面临几个主要问题：首先，心电数据通常包含大量噪声，深度学习模型对噪声数据的敏感性可能导致分类准确率下降；其次，样本类别不平衡问题使得模型容易偏向于识别常见类别，忽视罕见类别的异常；此外，模型的训练过程对大规模标注数据依赖较高，而获取高质量的标注数据耗时耗力，限制了深度学习在实际医疗场景中的应用，所述问题亟需通过优化方法加以解决，以提高心电信号分类的准确性和鲁棒性。
技术实现思路
1、本发明提供一种用于心电信号数据处理的优化方法，旨在提出心电信号处理模型，其中通道处理模块的设计有助于提升心电信号处理的准确性和效率，加入卷积和池化模块，使得模型能够更有效地提取多层次、多尺度的特征信息，提高了对心电信号的特征表达能力和鲁棒性；时间处理模块能够提升模型对时间序列数据的处理能力，尤其是心电信号中的时间依赖性特征，通过长短期记忆网络和全局最大池化的组合，模型不仅能够提取空间特征，还能够对时间维度进行深度分析；决策处理模块不仅有效融合了空间和时间特征，还通过通道注意力和空间注意力机制，增强了模型对关键特征的聚焦能力，优化了特征的表达和决策过程，多层全连接层进一步提取和优化特征，使得模型在心电信号异常检测的任务中表现更为准确和高效。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种用于心电信号数据处理的优化方法，具体步骤如下。
3、s1、收集制作心电信号数据集并作预处理。
4、s2、构建通道处理模块，包含卷积层、池化层。
5、s3、构建时间处理模块，包括长短期记忆网络和池化层。
6、s4、构建决策处理模块，包含通道注意力、空间注意力、全连接层、激活函数和拼接操作。
7、s5、构建心电信号处理模型，包含输入、通道处理模块、时间处理模块、决策处理模块和输出。
8、s6、心电信号处理模型训练及检测，使用心电信号数据集训练心电信号处理模型，训练完成后，获取需要进行异常检测的心电信号，输入到心电信号处理模型，得到输入信号的检测结果。
9、优选地，在s1步骤中，使用心电信号采集设备收集心电信号数据，对采集到的信号进行标注，标注后的心电信号构成心电信号数据集，使用带通滤波器对心电信号数据集进行预处理操作，去除心电信号中的噪声干扰。
10、优选地，在s2步骤中，对于通道处理模块，输入是心电信号，其中，表示样本数，代表通道数，所述心电信号首先经过卷积层，然后经过最大池化处理，再依次通过卷积层、最大池化、卷积层，最后经过全局最大池化，得到输出，，其中，代表1x1卷积，代表3x3卷积，代表5x5卷积，代表全局最大池化，代表最大池化。
11、优选地，在s2步骤中，对于通道处理模块，增加的1x1、3x3、5x5卷积层进一步增强了模型对不同尺度特征的捕捉能力，可以分别捕捉局部和全局的特征细节，提升模型对心电信号的理解深度，有助于提取更为细腻的时序和空间信息；增加更多卷积和池化层可以加深模型的层数，提升其表达能力，通过深层卷积，模型能够学习到更加抽象和复杂的特征；通过不同的卷积核处理，模型能够处理局部和全局信息，避免单一卷积核在处理复杂信号时可能丢失的信息，有效保留心电信号中的关键细节，提升心电特征提取的全面性。
12、优选地，在s3步骤中，对于时间处理模块，输入是心电信号，其中，表示样本数，代表通道数，输入依次经过两个长短期记忆网络，最后经过全局最大池化，得到输出，，代表网络，代表全局最大池化。
13、优选地，在s3步骤中，对于时间处理模块，长短期记忆网络擅长处理序列数据，能够捕捉长时间依赖关系，心电信号是具有时间序列特征的信号，其中每个数据点与前后数据都有时间依赖性，加入长短期记忆网络后，模型能够更好地捕捉心电信号特征，进一步提高异常心电信号的检测精度，第一层长短期记忆网络提取短期时间信息，而第二层长短期记忆网络整合全局的时间上下文信息，使得模型对时序模式的捕捉更加全面；长短期记忆网络相较于传统的循环神经网络，具有遗忘门和输入门机制，能够有效缓解长期依赖中常见的梯度消失问题，使得网络在处理长时间序列时能够保持稳定的梯度，从而有助于更深层次的时间模式学习；通过对长短期记忆网络输出的全局特征进行最大池化处理，能够提取整个序列中的关键特征值，降低计算复杂度，提升模型对全局趋势和异常信号的敏感度。
14、优选地，在s4步骤中，对于决策处理模块，输入为和，首先将输入做拼接操作，得到，，其中，代表拼接操作，接着经过通道注意力，得到，，其中，代表全局平均池化，代表全连接层，代表激活函数，代表激活函数，随后经过空间注意力，得到，，其中，代表平均池化，代表最大池化，代表卷积层，代表拼接操作，最后依次经过三个全连接层，得到输出，，其中，、、代表三个不同的全连接层。
15、优选地，在s4步骤中，对于决策处理模块，将通道处理模块和时间处理模块的输出进行拼接操作，能够帮助模型同时利用空间和时间维度的信息，从而更全面地理解心电信号；通道注意力机制能够自动学习每个特征通道的权重，增强关键通道的影响，削弱不重要的通道，自动调整特征的权重分布，提升模型对心电信号中关键特征的聚焦能力，提高模型的鲁棒性和预测能力；引入了空间注意力机制，通过对特征图的空间维度进行加权，进一步加强模型对局部重要区域的关注，使模型能够更加专注于输入信号中的重要局部特征，增强模型的细节处理能力；全连接层对输入的高维特征进行进一步的线性组合，生成最终的决策输出，多层全连接结构提高模型的非线性表示能力，从而优化检测的效果。
16、优选地，在s5步骤中，对于心电信号处理模型，首先将心电信号数据输入到模型中，输入的心电信号首先经过通道处理模块提取信号的通道特征，同时输入并行经过时间处理模块提取心电信号的时间特征，然后将通道处理模块和时间处理模块的结果输入到决策处理模块，处理结束后得到最终的心电信号处理模型。
17、与现有技术相比，本发明具有以下技术效果：本发明提供的技术方案提出了心电信号处理模型，其中通道处理模块的设计有助于提升心电信号处理的准确性和效率，加入卷积和池化模块，使得模型能够更有效地提取多层次、多尺度的特征信息，提高了对心电信号的特征表达能力和鲁棒性；时间处理模块能够提升模型对时间序列数据的处理能力，尤其是心电信号中的时间依赖性特征，通过长短期记忆网络和全局最大池化的组合，模型不仅能够提取空间特征，还能够对时间维度进行深度分析；决策处理模块不仅有效融合了空间和时间特征，还通过通道注意力和空间注意力机制，增强了模型对关键特征的聚焦能力，优化了特征的表达和决策过程，多层全连接层进一步提取和优化特征，使得模型在心电信号异常检测的任务中表现更为准确和高效。
1.一种用于心电信号数据处理的优化方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于心电信号数据处理的优化方法，其特征在于，所述s1步骤中，使用心电信号采集设备收集心电信号数据，对采集到的信号进行标注，标注后的心电信号构成心电信号数据集，使用带通滤波器对心电信号数据集进行预处理操作，去除心电信号中的噪声干扰。
3.根据权利要求2所述的一种用于心电信号数据处理的优化方法，其特征在于，所述s2步骤中，对于通道处理模块，输入是心电信号，其中，表示样本数，代表通道数，所述心电信号首先经过卷积层，然后经过最大池化处理，再依次通过卷积层、最大池化、卷积层，最后经过全局最大池化，得到输出，，其中，代表1x1卷积，代表3x3卷积，代表5x5卷积，代表全局最大池化，代表最大池化。
4.根据权利要求3所述的一种用于心电信号数据处理的优化方法，其特征在于，所述s3步骤中，对于时间处理模块，输入是心电信号，其中，表示样本数，代表通道数，输入依次经过两个长短期记忆网络，最后经过全局最大池化，得到输出，，代表网络，代表全局最大池化。
5.根据权利要求4所述的一种用于心电信号数据处理的优化方法，其特征在于，所述s4步骤中，对于决策处理模块，输入为和，首先将输入做拼接操作，得到，，其中，代表拼接操作，接着经过通道注意力，得到，，其中，代表全局平均池化，代表全连接层，代表激活函数，代表激活函数，随后经过空间注意力，得到，，其中，代表平均池化，代表最大池化，代表卷积层，代表拼接操作，最后依次经过三个全连接层，得到输出，，其中，、、代表全连接层。
6.根据权利要求5所述的一种用于心电信号数据处理的优化方法，其特征在于，所述s5步骤中，对于心电信号处理模型，首先将心电信号数据输入到模型中，输入首先经过通道处理模块提取信号的通道特征，同时输入并行经过时间处理模块提取心电信号的时间特征，将通道处理模块和时间处理模块的结果输入到决策处理模块，处理结束后得到最终的心电信号处理模型。
